约束差分免疫克隆算法在汽油调合优化中的高效应用

"约束差分免疫克隆算法及其在汽油调合优化中的应用 (2013年)" 本文介绍了一种用于解决约束多目标优化问题的新型算法——约束差分免疫克隆算法（Constraint Handling Differential Evolution with Immune Cloning Algorithm）。这种算法在处理约束条件时采用了创新的方法，通过设置约束违反门限来筛选种群，并根据个体的约束满足情况及目标函数值进行优劣评价。算法结合了差分进化（Differential Evolution）和免疫克隆（Immune Cloning）两种机制的优点。 差分进化是一种全局优化策略，能够从整体视角搜索解空间，而免疫克隆机制则借鉴了生物免疫系统中的选择原则，从已有的优秀个体出发进行局部优化。将这两种机制结合，使得新算法在搜索范围和搜索深度上都得到了增强，从而更有效地探索解决方案。 为了验证算法的性能，研究人员将其与快速非支配排序遗传算法（NSGA-II）进行了对比。结果显示，约束差分免疫克隆算法在收敛性和分布性方面表现优越。这表明在解决复杂优化问题时，新算法能更快地找到接近 Pareto 前沿的解集。 接着，该算法被应用于实际的汽油调合优化问题中。汽油调合是化工领域的一个关键问题，需要平衡多种组分以达到理想的辛烷值、硫含量等指标，同时控制成本。应用新算法后，能够有效降低成本，提高汽油产品的质量，进一步证实了算法在实际工程问题中的有效性。 这项研究为解决约束多目标优化问题提供了新的思路，尤其是在化工领域的应用具有重要的实践意义。约束差分免疫克隆算法不仅提升了优化效率，还具有良好的适应性和泛化能力，为其他类似的工程优化问题提供了参考。