基于优进策略的差分进化算法及其化工应用

鉴于常规差分进化算法容易“早熟”,全局寻优能力有待提高,提出了基于优进策略的差分进化算法,利用种群繁衍的有用信息改进子代分布,并引入确定性寻优操作,以提高寻优性能.设计了单纯形寻优操作和重布操作,并调整有关概率等.测试表明新算法的全局寻优性能有明显改善,已成功地应用于铯-铷-钒系低温硫酸催化剂上SO2氧化反应模型参数的估计,效果良好.     

ZW多产品间歇过程调度及在线调整

针对多产品间歇过程调度提出了分层递阶的Petri网建模方法，利用赋时Petri和Petri网的简化技术描述不同层次的生产问题，具有很强的模型描述能力。另外，在调度决策层可以方便地集成优化策略和在线调整算法，使问题求解更加灵活。     

多目标粒子群算法用于补料分批生化反应器动态多目标优化

多目标优化是过程系统工程的重要课题，通常以加权或约束方式将其转换为单一目标，未能反映多目标间的复杂关系，不利于随时根据需求作出有效的决策。基于群智能的粒子群算法具有全局优化性能，且易于实现。为使其适于多目标优化，应拓展功能，实施改造。以Pareto支配概念评价种群个体的优劣，设计了确定局部最优点和全局最优点的操作。又利用各粒子的局部最优点信息进行速度更新，以加强种群的多样性，避免因早熟而陷于局部最优。还设置了外部优解库，并通过分散度计算，以适当的策略进行更新，使之逐步均匀地逼近于Pareto最优解集。由此构建一种多目标粒子群优化算法（multi-objective particle swarm optimization，MOPSO），并用于补料分批生化反应器的动态多目标优化，取得了满意的结果。可基于所搜得的Pareto最优解集，分析目标间的关系，为合理决策提供有效的支持。经与NSGA-II比较，MOPSO算法具有更为优良的性能。     

仿真培训系统组态功能的实现

提出了一种应用面向对象技术实现仿真培训系统组态功能的方法，采用该方法实现的系统在某氯碱厂氯乙烯装置的操作培训中得到了应用，并取得了良好的效果。     

计算机辅助印染分色系统

设计了一个计算机辅助印染分色系统，介绍了该系统的工作流程，系统结构，提出了进行图样花回的自动提取、图样噪声的去除以及用于分色的聚类分析的方法。     

基于JSF框架的信息管理系统的设计和实现

JSF(Java server faces)是Java社区过程倡导的技术,是一个完整的Web解决方案.JSF是Sun制定的一个规范,未来很有可能包括在J2EE规范中.JSF以它所具备的条件使得应用程序开发变得简单、方便.在介绍了JSF的一般开发过程后,以目前流行的Eclipse为开发平台,后台加入实现数据封装的Hibernate技术,结合对象建设投资集团信息管理系统项目的开发生成一个功能简单的系统,并对JSF的应用做了探讨.     

行政区划管理信息系统的设计与实现

对行政区划管理信息系统的研制目的、系统功能、软硬件选型、网络结构以及一些具体技术问题进行了论述。     

基于支持向量机的柠檬酸发酵过程统计建模

鉴于生物发酵过程的高度非线性，且样本采集困难，数据总量较少等，采用支持向量机(SVM)方法，为柠檬酸发酵过程建模，得到最终酸度与相关因素间的定量关系。通过优化建模参数，所建SVM模型具有较高的拟合能力，且预测误差小，稳健性好。实例表明，与人工神经元网络等方法相比较，SVM方法更为优越。     

流程生产的可视化整合和多目标优化软件

针对现代企业所面临的挑战，开发了一个软件系统可以根据市场的动态变化和企业内部的设备状况，优化设备配置、优化原料和产品方案。采用可视化形式实施仿真运行和经济效益分析预测。     

复合粒子群优化算法在模型参数估计中的应用

化工非线性模型的参数估计是较为困难的寻优问题，经典方法常会陷入局部极值。粒子群算法操作简便、容易实现且全局搜索功能较强，适用于非线性参数估计。但其参数值的确定与问题相关，若设定不当，会严重影响全局搜索的性能。今提出引入遗传算法，在粒子群算法的搜索过程中，逐代优选参数，包括惯性权值，加速常数，以此构建为复合粒子群优化算法。分析与测试表明，其全局搜索性能有显著改善。进一步的工作又将两种粒子群算法成功地应用于重油热解模型的参数估计。采用复合粒子群优化算法估计参数构建的重油热解模型，其预报相对误差比常规粒子群优化算法降低了8.97％，比简单遗传算法降低了23.21％，效果明显。