基于量子微粒群算法的发酵过程模型参数估计

量子微粒群优化算法(QPSO)是一种改进的微粒群优化算法(PSO),克服了PSO算法搜索空间有限和易陷入局部极值的不足,同时该算法具有参数少、易实现、收敛速度快等优点。应用量子微粒群优化算法,以谷氨酸发酵过程产物(谷氨酸)浓度数据为检验样本,以Verhulst方程为菌体生长模型,进行发酵模型参数估计。实验结果表明,基于QPSO算法的参数估计方法具有精度高、编程实现简单、计算量小等优点。