混沌粒子群优化算法结合SQP的局部搜索

"基于SQP 局部搜索的混沌粒子群优化算法是一种融合了序贯二次规划（Sequential Quadratic Programming, SQP）方法的混沌粒子群优化（Chaotic Particle Swarm Optimization, CPSO）策略，旨在提高全局搜索效率和收敛速度。通过引入混沌映射，粒子群能够进行更广泛的全局探索，而SQP则被用来增强局部搜索能力，确保在快速局部优化的同时，也能有效地寻找全局最优解。该算法在高密度聚乙烯（HDPE）装置串级反应过程中的乙烯单耗优化问题中得到应用，并且根据工业反应机理和实际操作经验，证明了算法的有效性和可行性。" 本文介绍了一种创新的优化算法，即CPSO-SQP，它是对传统粒子群优化算法的改进。粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化技术，模拟了鸟群或鱼群的集体行为来寻找问题的最优解。然而，单纯依赖PSO可能会陷入局部最优，收敛速度也可能较慢。因此，研究者将序贯二次规划方法结合到混沌粒子群优化中。 序贯二次规划（SQP）是一种求解非线性约束优化问题的数值方法，它通过一系列二次近似来逼近原问题的最优解。SQP算法在每次迭代时都会解决一个二次规划问题，以找到当前解的邻域内的最优方向，从而有效加速局部搜索过程。 混沌映射的引入是为了增加粒子群的探索能力，防止早熟收敛。混沌系统具有良好的遍历性，可以避免粒子在搜索空间中的局部区域停滞不前，有助于跳出局部最优，实现更广泛的空间探索。 在实际应用中，CPSO-SQP算法被应用于高密度聚乙烯生产过程中的乙烯消耗优化问题。这是一个典型的非线性约束优化问题，涉及到多个变量的相互作用和复杂的化学反应机理。通过仿真比较，该算法显示出了高精度、高成功率和快速的全局收敛性能，优于传统的优化算法。 基于SQP局部搜索的混沌粒子群优化算法通过结合混沌搜索和二次规划的优势，提高了优化算法在复杂工程问题中的表现，对于解决非线性约束优化问题提供了一个有力的工具。这种算法不仅在理论上有重要的研究价值，而且在实际工程应用中也具有显著的效益。