Alopex改进粒子群优化算法在软测量建模中的应用

"该文是2006年发表在《华东理工大学学报(自然科学版)》上的一篇工程技术论文，作者包括李绍军、张绪杰、王惠和钱锋。文章主要研究了如何利用Alopex算法改进粒子群优化（PSO）算法，并将改进后的算法应用于神经网络的软测量建模中。通过实验证明，这种改进能有效增强全局搜索能力和避免早熟收敛问题，尤其对于多峰函数的优化效果显著。" 在本文中，作者针对粒子群优化算法存在的易陷入局部极小点的问题，引入了Alopex算法进行改进。粒子群优化是一种基于群体智能的全局优化方法，其优点在于结构简单、参数少，但缺点是容易陷入局部最优，难以找到全局最优解。Alopex算法是一种通过保持种群多样性的策略来避免早熟收敛的优化技术。将Alopex与PSO结合，可以更好地维持粒子群的多样性，提高算法跳出局部最小值的能力。 在实验部分，作者对比了改进后的算法与传统PSO在典型函数优化和神经网络软测量建模中的表现。结果显示，改进的算法在全局搜索性能上有显著提升，尤其在处理多峰函数时，能够更有效地避免早熟收敛，这在实际应用中具有重要意义，因为多峰函数常常出现在复杂问题的优化场景中。 软测量建模是一种利用数学模型间接估计过程变量的技术，常用于工业过程控制和监测，特别是在无法直接测量某些关键参数的情况下。神经网络因其非线性映射能力和自学习特性，被广泛应用于软测量建模。通过应用改进的PSO算法，可以优化神经网络的权重和阈值，提高模型的预测精度和鲁棒性。 论文的关键词包括粒子群优化算法、Alopex、种群多样性、软测量和神经网络，这些关键词清晰地揭示了研究的核心内容和技术路线。根据中国图书馆分类号TP273，我们可以推断该研究属于自动控制和计算智能领域。 这篇文章提供了一种有效改进PSO算法的方法，提升了其在解决复杂优化问题上的性能，特别是在神经网络建模中的应用，有助于推动软测量技术和过程控制的进一步发展。