改进MOPSO算法优化发酵过程补料控制：实证与多目标效果

本文主要探讨了"基于改进多目标粒子群优化算法的发酵过程补料优化控制"这一主题，发表于2014年的《北京化工大学学报(自然科学版)》第41卷第1期。作者张超然、王建林和赵利强针对工业酵母发酵过程中的补料速率优化问题，提出了一种创新的优化方法。传统发酵过程优化通常关注单个性能指标，而实际问题往往是带有约束的多目标优化，这要求算法具备全局搜索和处理约束的能力。 改进的MOPSO（多目标粒子群优化）算法的核心在于，它利用约束违反程度的信息来调整粒子的学习进化公式。这种改进策略使得算法在遇到约束边界时，能更有效地减缓粒子的飞行速度，从而增强其在满足约束条件下的全局搜索性能。这意味着算法能够在保持高性能的同时，避免粒子过早陷入局部最优解，提高了解决复杂多目标问题的稳健性。 通过仿真实验，研究人员证明了这种改进的MOPSO算法能够有效地找到最优的补料轨迹，成功地实现了工业酵母发酵过程中补料速率的多目标优化控制。这种方法克服了传统多目标优化处理中的主观性和非凸优化问题，以及罚函数方法中罚因子设计的困难，为发酵过程的高效和可持续管理提供了有力工具。 关键词集中在发酵过程、优化控制、多目标粒子群优化算法以及约束处理技术上，这体现了研究者对优化策略和发酵工程实践相结合的深入理解。文章的成果对于发酵工业的生产效率提升和成本控制具有重要意义，为后续的发酵过程优化研究提供了新的视角和技术支持。