关键词：粒子群算法；多样性分布；动态优化；生物反应器
摘 要：提出一种多样性分布参数的粒子群算法(DDPPSO)。在DDPPSO算法中,每个粒子在初始化时拥有各自的惯性权重和加速因子。在迭代时由每个粒子的寻优性能决定其参数的权重,进而计算参数群体的加权平均值。根据加权平均值与自适应方差,通过正态分布产生下一代参数个体,从而实现参数群体的多样性分布,为算法的寻优提供实时最佳的控制参数。标准测试函数实验表明,在寻优性能上DDPPSO算法较新改进的PSO算法有较大提高。最后,将DDPPSO算法应用于Park-Ramirez生物反应器的动态优化,获得满意的结果。
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