發(fā)布時(shí)間：2017-10-11 17:34

  本文關(guān)鍵詞：免疫遺傳算法的改進(jìn)研究及其在污水處理中應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 污水處理 節(jié)能優(yōu)化 BSM1 免疫遺傳算法 并發(fā)免疫遺傳算法

【摘要】：隨著國(guó)家越來越重視環(huán)境治理和節(jié)能減排,有效的降低污水處理廠運(yùn)行時(shí)的電能消耗顯得越來越重要。在污水處理領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的是活性污泥處理方法,而活性污泥污水生化處理仿真模型(Benchmark Simulation Model No.1,BSM1)是目前應(yīng)用較多的模型,該模型是由活性污泥生化反應(yīng)池和二沉池組成。本文把BSM1作為仿真研究對(duì)象,描述了BSM1的性能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和常規(guī)的控制策略,以出水質(zhì)量指標(biāo)為約束條件,以鼓風(fēng)機(jī)能耗和泵送能耗為優(yōu)化目標(biāo),研究不同的氣候環(huán)境進(jìn)水?dāng)?shù)據(jù)下,活性污泥污水處理系統(tǒng)中控制器設(shè)定值的最優(yōu)化策略。為了提高控制參數(shù)的精度,本文首先對(duì)傳統(tǒng)的免疫遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),提出局部搜索的免疫遺傳優(yōu)化算法,該算法以梯度下降的方法加速個(gè)體的迭代速度,并且增強(qiáng)了免疫遺傳算法的局部搜索能力,以提高收斂時(shí)的精度。應(yīng)用馬爾科夫鏈模型對(duì)梯度下降免疫遺傳算法進(jìn)行了數(shù)學(xué)描述,并給出了數(shù)學(xué)證明。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)證明,改進(jìn)算法能在保持快速收斂速度的同時(shí),達(dá)到滿意的高精度全局最優(yōu)值。用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)本文提出的局部搜索免疫遺傳算法進(jìn)行性能測(cè)試,并將該算法與當(dāng)前先進(jìn)的免疫優(yōu)化算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明了該算法的有效性。接著,本文將提出的局部搜索免疫遺傳算法應(yīng)用在污水生化處理過程的控制器設(shè)定值最優(yōu)化問題上,在BSM1模型上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與常規(guī)控制、遺傳算法、克隆免疫算法和免疫遺傳算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明,該算法體現(xiàn)出了更好的搜索性能,能夠搜索到精度更高的結(jié)果,得到了令人滿意的優(yōu)化效果。目前大多數(shù)智能的優(yōu)化控制策略都是在MATLAB平臺(tái)上運(yùn)行,但是MATLAB平臺(tái)在Windows環(huán)境下的并發(fā)性能較差,使得優(yōu)化算法的運(yùn)算速度還未達(dá)到可以實(shí)際應(yīng)用的水平。于是,本文將免疫遺傳算法移植到開源的LINUX平臺(tái)上運(yùn)行,并進(jìn)行了相應(yīng)的優(yōu)化算法改進(jìn):利用共享內(nèi)存來實(shí)現(xiàn)不同優(yōu)化過程之間的通信,綁定處理器技術(shù)消除了處理器調(diào)度的資源浪費(fèi),進(jìn)而提升了計(jì)算的性能。最終的實(shí)驗(yàn)仿真表明,改進(jìn)的并發(fā)免疫算法不僅能提高計(jì)算的速度,還能提高計(jì)算的精度,完全可以應(yīng)用在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)當(dāng)中。
【關(guān)鍵詞】：污水處理 節(jié)能優(yōu)化 BSM1 免疫遺傳算法 并發(fā)免疫遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X703;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 活性污泥法污水處理建模及其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 活性污泥法污水處理模型11-13
• 1.2.2 活性污泥法污水處理優(yōu)化的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀13-15
• 1.3 免疫遺傳算法15-17
• 1.3.1 免疫遺傳相關(guān)混合算法15
• 1.3.2 免疫遺傳算法在活性污泥環(huán)境下的應(yīng)用15-16
• 1.3.3 并行免疫遺傳算法16-17
• 1.4 本文主要工作及內(nèi)容安排17-18
• 第二章 活性污泥法污水處理標(biāo)準(zhǔn)仿真模型18-29
• 2.1 BSM1綜合模型結(jié)構(gòu)18-25
• 2.1.1 BSM1模型簡(jiǎn)介18-19
• 2.1.2 生化反應(yīng)池模型19-23
• 2.1.3 二沉池模型23-25
• 2.2 活性污泥法污水處理性能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)25-26
• 2.3 BSM1實(shí)驗(yàn)仿真模型26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 局部搜索的免疫遺傳算法29-47
• 3.1 免疫遺傳算法概述29-32
• 3.1.1 免疫遺傳學(xué)說29-30
• 3.1.2 陰性選擇學(xué)說30-31
• 3.1.3 克隆選擇學(xué)說31
• 3.1.4 免疫網(wǎng)絡(luò)學(xué)說31-32
• 3.2 局部搜索的免疫遺傳算法32-37
• 3.3 局部搜索的免疫遺傳算法收斂性證明37-39
• 3.4 算法計(jì)算復(fù)雜度分析39
• 3.5 數(shù)值仿真與分析39-43
• 3.6 與目前其他先進(jìn)算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比43-46
• 3.7 本章小結(jié)46-47
• 第四章 局部搜索免疫遺傳算法的污水處理節(jié)能優(yōu)化47-54
• 4.1 污水處理過程節(jié)能優(yōu)化47-50
• 4.1.1 基于BSM1的節(jié)能優(yōu)化47-49
• 4.1.2 局部搜索的免疫遺傳算法優(yōu)化污水控制器流程49-50
• 4.2 仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)分析50-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第五章 基于LINUX平臺(tái)的并行免疫遺傳算法54-66
• 5.1 并行免疫算法設(shè)計(jì)54-55
• 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)55-63
• 5.2.1 Linux操作系統(tǒng)概述55
• 5.2.2 算法和系統(tǒng)框架描述55-58
• 5.2.3 硬件環(huán)境58
• 5.2.4 軟件環(huán)境以及具體實(shí)現(xiàn)58-62
• 5.2.5 處理器綁定技術(shù)62-63
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及分析63-65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 總結(jié)與展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果72-73
• 致謝73-74
• 附表74

【相似文獻(xiàn)】

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