改进EPSO算法在重油热解模型参数估计中的优势分析

"本文主要探讨了改进的粒子群优化算法（EPSO）在解决重油热解模型参数估计中的应用，对比传统PSO算法和遗传算法（GA），展示了EPSO算法在全局搜索性能和收敛速度上的优势。" 在优化问题中，特别是面对如重油热解模型参数估计这类复杂问题时，传统的粒子群优化（PSO）算法往往容易陷入局部最优，无法找到全局最优解。为解决这一问题，研究者提出了增强型粒子群优化算法（Enhanced Particle Swarm Optimization, EPSO）。EPSO算法通过在传统PSO的基础上融合两种策略来提升其性能：一是引入了单个粒子的“Hooke-Jeeves模式搜索”操作，这种操作允许粒子跳出局部最优，探索更广泛的解决方案空间；二是粒子间的“启发式交叉”操作，这种操作鼓励不同粒子之间的信息交换，以促进多样性和全局探索。 Hooke-Jeeves模式搜索是一种基于网格的搜索方法，它通过在当前最佳解的附近进行小步调整，寻找可能的更好解，从而避免算法陷入局部最优。而启发式交叉则是借鉴了遗传算法的优秀特性，通过粒子间的“基因”交换，生成新的粒子，增加了算法的探索能力。 仿真结果显示，EPSO算法在全局搜索能力和收敛速度上显著优于传统PSO算法。在对重油热解模型的非线性参数估计中，采用EPSO算法得到的模型预报平均相对误差减少了11.98%，相比使用传统PSO算法的模型，这表明了EPSO在寻找更精确模型参数方面的优越性。同时，EPSO算法的表现也优于遗传算法（GA），在相同的任务中，EPSO算法的平均相对误差比GA降低了38.76%，进一步证明了EPSO在解决此类问题时的有效性。 关键词涉及的主要概念包括：粒子群算法（PSO）、模式搜索、启发式交叉以及参数估计。这些技术在工程优化领域，尤其是复杂系统建模和控制中具有广泛的应用前景。EPSO算法的提出，为解决类似重油热解模型这样的非线性优化问题提供了新的思路，对于提升模型预测精度和优化效率有着重要意义。