基于遺傳算法和迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃混合策略的青霉素發(fā)酵過(guò)程優(yōu)化控制.pdf

1、當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件下，在藥劑生產(chǎn)、微生物產(chǎn)品制造、農(nóng)副產(chǎn)品加工等領(lǐng)域越來(lái)越多的使用間歇生產(chǎn)方法，以期達(dá)到批量小、種類多、單位附加值高的生產(chǎn)目的。為了降低間歇生產(chǎn)過(guò)程成本、提高生產(chǎn)效益，優(yōu)化控制策略的研究十分必要。
　　 青霉素發(fā)酵屬于一類典型的間歇生產(chǎn)過(guò)程，其動(dòng)態(tài)特性比較復(fù)雜，呈現(xiàn)出較強(qiáng)的非線性特性，發(fā)酵過(guò)程較長(zhǎng)時(shí)間處在非穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)，因而，連續(xù)生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化控制方法往往對(duì)其并不適用。
　　 遺傳算法是一種隨機(jī)搜索算法，其

2、全局搜索和并行搜索的特性使得其在處理非線性強(qiáng)的問(wèn)題中顯現(xiàn)出很大的優(yōu)勢(shì);而迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法應(yīng)用于間歇過(guò)程優(yōu)化與控制的效果已被證實(shí)，它能夠?qū)㈤g歇過(guò)程從時(shí)間和空間上分離成一組組網(wǎng)格，更好的解決了高維非線性問(wèn)題。
　　 論文充分考慮到青霉素發(fā)酵過(guò)程各變量對(duì)發(fā)酵產(chǎn)量的影響，選取補(bǔ)料流加速率作為優(yōu)化控制變量，提出了一個(gè)遺傳算法和迭代動(dòng)態(tài)規(guī)劃結(jié)合的混合優(yōu)化控制策略;有效的克服了二者在間歇發(fā)酵過(guò)程優(yōu)化中對(duì)模型不確定性敏感和依賴于初始搜索軌跡的缺