[发明专利]一种基于蜂群行为的DNA遗传算法的复杂化工过程建模方法

权利要求书

1.一种基于蜂群行为的DNA遗传算法的复杂化工过程建模方法，其特征在于包括以下步骤：

1）通过实验获得化工过程中的输入和输出采样数据，针对同一组化工过程的输入采样数据，将化工过程模型的估计输出与化工过程的实际采样输出的误差绝对值之和作为适应度函数；

2）设定基于蜂群行为的DNA遗传算法的控制参数，包括种群规模Size、种群进化代数G、编码长度l、置换倒位交叉概率p_zd、重构交叉概率p_cg、移码变异概率p_ym、普通变异概率p_pt，工蜂群和雄蜂群比例GFQ:XFQ、低位进化操作位数WN、种群更新阈值TT、算法终止法则；

3）运行基于蜂群行为的DNA遗传算法对化工过程模型中未知参数进行估计，通过最小化目标函数值，获取化工过程模型中对未知参数的估计值，作为化工过程模型未知参数的估计值代入化工过程模型中，形成最优化工过程模型，其具体步骤为：

（1）设定基于蜂群行为的DNA遗传算法的初始参数和化工过程模型参数的搜索范围，确定算法终止法则；

（2）随机产生Size个长度为CodeL＝n×l的初始种群，n为变量数，设当前进化代数为1；

（3）将化工过程模型的估计输出和化工过程的实际采样输出数据的误差绝对值之和作为适应度函数，计算种群个体适应度值，并记录当代最好适应度对应的个体FW和个体变量值；

（4）基于蜂群繁殖启发式，将种群按照工蜂群和雄蜂群比例GFQ:XFQ比例随机分为两部分；

（5）执行交叉算子：对工蜂群执行置换倒位交叉和重构交叉；对雄蜂群，采取当代最优个体FW与每个个体都进行交叉，交叉位数根据适应度值确定，交叉位点随机；

（6）重复步骤（5），直至产生0.5Size个新个体，此时种群规模为1.5Size；

（7）执行变异算子：对1.5Size的新种群执行移码变异操作和普通变异操作；

（8）执行选择算子：根据Boltzmann选择策略和精英保留策略从1.5Size的种群中选取Size个体；

（9）基于蜂群采蜜启发式，执行低位进化取补操作；

（10）进化代数大于2时，记录最优个体适应度值连续保持不变的代数TT，若TT大于预设值15～30，则进行种群更新策略，种群更新规则为：保留最优个体，并随机产生Size-1个个体，组成新种群；

（11）判断是否满足终止条件：若满足终止条件，则输出当前最优个体对应的问题的解，作为化工过程模型未知参数的估计值代入化工过程模型中，形成最优化工过程模型；否则返回步骤（3）。

2.根据权利要求1所述的一种基于蜂群行为的DNA遗传算法的复杂化工过程建模方法，其特征在于所述的算法的终止准则为：算法的运行代数达到最大代数。

3.根据权利要求1所述的一种基于蜂群行为的DNA遗传算法的复杂化工过程建模方法，其特征在于所述的蜂群繁殖启发式、蜂群采蜜启发式、选择算子、交叉算子、变异算子为：

1）蜂群繁殖启发式

受蜂群繁殖原理的启发，将蜂群分工协作的思想引入DNA遗传中，将算法中的种群随机的分为两部分：种群的20%为雄蜂群（XFQ），种群的80%为工蜂群（GFQ），每一代种群中适应值最好的个体为当代的蜂王（FW），蜂王随着逐代演化越来越强，最终满足优化条件，成为最优解，在算法的每次循环中，蜂王与雄蜂群将保证百分之百的交叉率，但交叉长度由雄蜂群每个个体的适应值决定，适应值大的交叉长度相应也大一些，雄蜂群的变异操作也将采用进化变异操作，工蜂群则单独进行交叉操作，工蜂群种群的行为侧重在保证种群多样性，避免陷入早熟现象，雄蜂群的重点在保证种群收敛速度，雄蜂群和工蜂群分工协作，保证算法在性能上有较大提高；

2）蜂群采蜜启发式即ABC算法

在ABC算法中，频繁采用了领域搜索法，并且搜索后结果只有在比原来结果好的情况下才可以被引入，将这一思想用在遗传算法中，对所有种群个体在交叉变异操作完成后，进行进化地位取补操作，将对每个个体中的每一个参数编码区的最后30%位数进行取补操作，得到一个对应的新个体，并计算新个体的适应值，若适应值大于原来个体，则用新个体替代原个体，否则保持不变。

3）选择算子

为了动态调整遗传算法在搜索最优解过程中的选择压力，在分析先有遗传算法搜索机制特点的基础上，将Boltzmann选择策略引入遗传算法搜索过程，在机器学习和自适应控制领域，Boltzmann选择策略被广泛采用；

种群中个体选择概率：

Pi=exp(fiT)Σi=1Nexp(fiT)T=T0,(0.99c-1)]]>

式中，f_i为第i个个体的适应度值，c为循环次数序号，T为温度，T₀为初始温度；

精英保留策略作为遗传算法中最成功的选择方法，自然是必不可少的，有了精英保留策略，种群最优个体适应值将保持不减，加速算法收敛；

4）交叉算子

作为遗传算法中最重要的算子，交叉操作可以产生新个体来提高种群多样性，考虑到单点交叉和多点交叉在复杂优化问题上的不足之处，将采用置换转位交叉算子和经典重构交叉算子，进一步丰富种群多样性，以便更快找到最优解；

5）变异算子

在正常的DNA分子中，某位点插入或者缺失的碱基数目为非3的倍数，造成该点之后的蛋白质三联体密码子阅读框发生改变，从而使一系列基因编码序列产生移位错误的改变，这种现象被称为移码突变，移码突变所造成的DNA损伤一般远远大于点突变；

受移码突变的启发，提出了一种变异算子即移码变异算子。