论文研究-分解协调的多Agent约束优化算法及应用.pdf

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文件名称：论文研究-分解协调的多Agent约束优化算法及应用.pdf
文件大小：604KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-26 23:11:36
论文研究 针对约束优化系统易陷局部优化的问题，提出了基于分解协调的多Agent约束优化算法（DCMACOA）。对可分系统，不同于传统的分解协调算法，DCMACOA选用各子系统间的关联变量为协调变量，借助于多Agent及生物免疫的进化思想，对各子系统优化及系统协调采用了多Agent免疫优化方法，优化搜索算子主要包括：邻域克隆选择、邻域竞争及邻域协作。工业流程和换热器面积优化仿真实例表明，相比传统的分解协调算法，DCMACOA能改善整体与局部的搜索性能，提高对可分系统的约束优化求解能力，具有较好的全局搜索性能。