自适应多群遗传算法优化发酵动力学模型参数

本文主要探讨了在发酵动力学模型参数估计中的应用优化问题，特别是如何克服简单遗传算法易陷于局部最优解的挑战。题目《自适应域多群体遗传算法求解发酵动力学模型参数》（2010年）提出了一种创新的优化方法，即自适应域多群体遗传算法（Adaptive Domain Multiple Genetic Algorithm, AD-MGA）。这种算法的关键在于它能够动态调整搜索空间，也就是参数域，以防止算法在寻找最优解时被局部最优解所困，从而提高找到全局最优解的可能性。 在发酵动力学模型中，参数估计通常是通过最小二乘法进行，目标是找到一组模型参数，使得模型预测值与实际观测数据之间的误差最小化。然而，传统遗传算法可能会因为搜索策略的局限性，导致在处理这类非线性和非凸问题时效率不高，容易陷入局部最优解，这在大规模参数估计中尤为显著。 自适应域多群体遗传算法通过引入多个独立的种群并让他们在不同适应度域内竞争，每个种群负责探索特定区域的解决方案。随着算法的迭代，每个种群会根据当前搜索结果动态调整其搜索范围，这有助于扩大搜索视野，增加发现全局最优解的概率。此外，这种方法还可能通过群体间的交流和基因重组，促进全局最优解的发现，提高了优化过程的效率和稳定性。 作者刘德玲和谢盛嘉分别作为副教授和讲师，他们的研究方向包括计算机应用、人工智能与模式识别，他们在文中分享了他们在发酵动力学模型参数估计中应用AD-MGA的具体实现方法，以及这种算法在解决实际问题中的优势。他们的研究成果对于工程技术和优化问题具有广泛的应用价值，特别是在食品科学、生物技术等领域，对于优化发酵过程的控制参数具有重要意义。 关键词：自适应域、遗传算法（GA）、发酵、参数估计。文章被归类于计算技术与自动化领域，采用的是TP18文献分类号，并以"A"作为文献标识码。这篇论文不仅提供了理论分析，还展示了在实际问题中使用该算法的具体步骤和技术细节，为读者提供了深入理解遗传算法在复杂优化问题上的改进策略。