引力搜索算法在青霉素发酵模型参数估计中的应用

计算机应用 ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (11): 3296-3299.

引力搜索算法在青霉素发酵模型参数估计中的应用

王蕾,陈进东,潘丰

江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏无锡 214122

收稿日期:2013-05-24 修回日期:2013-07-24 发布日期:2013-12-04 出版日期:2013-11-01
通讯作者: 王蕾
作者简介:王蕾(1989-),女,江苏无锡人,硕士研究生,主要研究方向:工业过程建模与优化控制；陈进东(1983-),男,重庆人,博士,主要研究方向:工业过程建模与优化控制；潘丰(1963-),男,江苏苏州人,教授,博士生导师,主要研究方向:工业过程建模与优化控制。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;江苏高校优势学科建设工程资助项目

Applications of gravitational search algorithm in parameters estimation of penicillin fermentation process model

WANG Lei,CHEN Jindong,PAN Feng

Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry (Ministry of Education), Jiangnan University, Wuxi Jiangsu 214122, China

Received:2013-05-24 Revised:2013-07-24 Online:2013-12-04 Published:2013-11-01
Contact: WANG Lei

摘要/Abstract

摘要： 针对生物发酵过程难以精确估计模型参数的问题，提出一种利用引力搜索算法(GSA)对青霉素发酵非构造式动力学模型参数进行估计的方法。在分析发酵过程反应机理的基础上，选取合适的青霉素发酵非构造式动力学模型的状态方程式；然后利用GSA良好的全局搜索能力，对状态方程式的参数进行估计，从而得到精确的发酵模型。仿真结果表明：GSA实现了对青霉素发酵过程模型参数的准确估计，所得到的模型精度能够满足青霉素发酵过程的状态估计和控制需求。因此，GSA可有效地应用于模型参数估计。

关键词: 参数估计, 引力搜索算法, 青霉素发酵, 非构造式动力学模型, 全局最优

Abstract: Concerning the identification of the accurate model parameters of biological fermentation process, a parameters estimation method for non-structural dynamical model of penicillin fermentation using the Gravitational Search Algorithm (GSA) was proposed. Based on the rule of fermentation mechanism, the appropriate state equations of non-structural dynamical model were chosen; and through virtue of the global searching ability of GSA, the parameters of state equation were estimated and the accurate fermentation model was obtained. The simulation results show that GSA accurately estimated model parameters in penicillin fermentation process, the accuracy of the obtained model can meet the requirements of state estimation and condition control in penicillin fermentation process. Therefore, GSA can be applied to model parameters estimation effectively.

Key words: parameter estimation, Gravitational Search Algorithm(GSA), penicillin fermentation, non-structural dynamical model, global optimization

中图分类号:

TP391.9

王蕾陈进东潘丰. 引力搜索算法在青霉素发酵模型参数估计中的应用[J]. 计算机应用, 2013, 33(11): 3296-3299.

WANG Lei CHEN Jindong PAN Feng. Applications of gravitational search algorithm in parameters estimation of penicillin fermentation process model[J]. Journal of Computer Applications, 2013, 33(11): 3296-3299.

[1]	马源源, 解蕾蕾, 董南, 刘娜. 考虑用户能动性和流动性的舆情传播模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(2): 619-627.
[2]	张新明, 温少晨, 刘尚旺. 差分扰动的堆优化算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(8): 2519-2527.
[3]	邓绍斌, 朱军, 周晓锋, 李帅, 刘舒锐. 基于局部策略交互探索的深度确定性策略梯度的工业过程控制方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2022, 42(5): 1642-1648.
[4]	欧跃发, 杨鸣坤, 慕德俊, 柯捷, 马文涛. 基于广义最大Versoria准则的稀疏自适应滤波算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2021, 41(11): 3325-3331.
[5]	徐星辰, 程剑, 唐璟宇, 张剑. 非对称成对载波多址信号的相位误差分析及幅度改进算法[J]. 计算机应用, 2019, 39(4): 1138-1144.
[6]	王波, 刘德亮. 基于迭代自适应方法的近场源二维参数联合估计[J]. 计算机应用, 2019, 39(2): 523-527.
[7]	刘明, 董明刚, 敬超. 基于定期竞争学习的多目标粒子群优化算法[J]. 计算机应用, 2019, 39(2): 330-335.
[8]	张新明, 王豆豆, 陈海燕, 毛文涛, 窦智, 刘尚旺. 强化最优和最差狼的郊狼优化算法及其二次指派问题应用[J]. 计算机应用, 2019, 39(10): 2985-2991.
[9]	张成, 郭青秀, 冯立伟, 李元. 基于局部近邻标准化和动态主元分析的故障检测策略[J]. 计算机应用, 2018, 38(9): 2730-2734.
[10]	于明秋, 周创明, 王慧杰, 杜瑞超. 基于改进引力搜索算法的交换机迁移策略[J]. 计算机应用, 2017, 37(5): 1317-1320.
[11]	曹帅, 王布宏, 刘新波, 沈海鸥. 基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(9): 2636-2641.
[12]	徐达宇, LIU Renping. 基于改进自组织临界优化的元启发式灰狼优化算法[J]. 计算机应用, 2016, 36(6): 1588-1593.
[13]	王董礼, 曹鹏, 黄国策, 孙启禄, 李连宝. 基于隐马尔可夫模型的短波认知频率选择方法[J]. 计算机应用, 2016, 36(5): 1179-1182.
[14]	吴章平, 刘本永. 基于灰度平均梯度和粒子群优化的散焦图像模糊参数估计[J]. 计算机应用, 2016, 36(4): 1111-1114.
[15]	王思秀, 徐舟, 汪晓洁, 汪江桦. 基于部分相关的LFM脉冲全参数估计[J]. 计算机应用, 2016, 36(10): 2927-2932.