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摘　　　要：在實(shí)際的間歇過程優(yōu)化控制中面臨著模型參數(shù)不確定性的問題，并且基于梯度的優(yōu)化控制技術(shù)在處理具有多個(gè)局部極值的目標(biāo)函數(shù)時(shí)，往往會(huì)陷入局部極值點(diǎn)。針對(duì)該問題，提出一種基于微粒群優(yōu)化算法的間歇過程產(chǎn)品質(zhì)量迭代學(xué)習(xí)策略。結(jié)合間歇過程產(chǎn)品質(zhì) 量控制問題的特點(diǎn)和各種約束條件，利用微粒群優(yōu)化算法在非線性問題求解及大尺度空間搜索上的優(yōu)勢(shì)，來改變間歇過程魯棒優(yōu)化收縮控制變量的搜索域，并用迭代法以迭代方式消除誤差，從而使優(yōu)化性能指標(biāo)漸次達(dá)到較優(yōu)。在理論研究的基礎(chǔ)上...