遗传算法在复杂反应动力学模型参数估算中的应用Application of Genetic Algorithm in Estimating Kinetic Model Parameters for Complex Chemical Reactions
顾坚,陈丰秋,戴擎镰,吕德伟
摘要(Abstract)：
用改进的遗传算法求解复杂反应动力学模型参数。算法中通过采用亲子竞争和遗忘变异策略，有效地提高了遗传算法的搜索性能，并避免了序贯优化方法有可能陷于局部极值的问题。该算法在苯热裂解脱氢反应体系的应用中取得了令人满意的计算结果。此外；对控制参数（变异遗忘率）及遗传策略（选择策略，交叉策略）对算法性能的影响进行了探讨。
关键词(KeyWords)： 遗传算法;动力学;参数估算;变异策略;竞争策略
基金项目(Foundation):
作者(Author): 顾坚,陈丰秋,戴擎镰,吕德伟
参考文献(References)：
- [1]李作骏编,多相催化反应动力学基础[M]北京:北京大学出版社,1990
- [2]Wei J et al Analysis of complex reaction systems[J].Advances in Catalysis.1962,13:204
- [3]胡绍呜.拉普拉斯变换法求动力学速度常数[J].化学工程,1989,17(2):33-37。
- [4]罗雄麟等复杂反应速率常数的实验估算[J].石油学报(石油加工)1996,12(3):61-66
- [5]朱中南等编.化工数据处理与实验设计[M].北京:烃加工出版社,1989
- [6]陈国良等编.遗传算法及其应用[M].北京:人民邮电出版社,1996
- [7]R Moros,et al A genetic algorithm for generating initial parameter estimations for kinetic models of catalytic processes[J].Computers Chem Engng,1996,20(10):1257-1270