%0 Journal Article %A 宗原 %A 刘登峰 %A 刘以安 %T 基于改进蚁狮优化算法的黄酒发酵过程模型的参数辨识 %D 2021 %R 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.024368 %J 食品与发酵工业 %P 153-159 %V 47 %N 2 %X 针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法(ant lion optimization with Levy flight and Cauchy mutation,LCALO),该算法采用基于莱维飞行和柯西变异来解决这类问题。莱维飞行可以提高算法的全局搜索能力,而柯西变异有助于避免陷入局部最优。结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法和蚁狮算法,LCALO的收敛速度快,具有全局搜索能力和局部开发能力好的优点。最后将改进算法应用于黄酒发酵模型的参数辨识,仿真结果证明该算法具有较好的参数辨识能力。 %U http://sf1970.cnif.cn/CN/10.13995/j.cnki.11-1802/ts.024368