基于多子群的社会群体优化算法

社会群体优化算法(social group optimization,SGO)是一种基于社会群体学习而提出的一种新型优化算法。针对社会群体优化算法易于陷入局部最优问题,提出了一种多群社会群体学习算法（MPSGO）。本算法采用多子群学习方法,对算法两个阶段的个体学习方法进行改进,在维持群体收敛性能的前提下提高群体多样性,同时对部分个体中引入量子学习,使个体学习的有用信息得以增强;此外,每隔一定代数对子群进行随机重组,既能保证各子群个体充分进化,又维持了子群多样性。在设计算法的基础上,分析了其收敛性和多样性;通过与其他四种算法进行对比实验,验证了改进后算法性能更优。     

F4/钢45~#钢复合搅拌器的应用

南京化工厂七车间是生产有机中间体的一个重要车间。该车间的搅拌设备约占全部设备的30％,在生产过程中,这些带搅拌设备的反应器工作介质十分复杂,既有剧烈化学反应,也有许多加热、冷却、液体萃取和气体吸收等物理变化过程,并伴有大量的酸碱混合物存在,所以设备腐蚀相当严重,尤其是搅拌桨,平均寿命只有3、4个月左右,严重影响了生产的连续性,给厂里造成了较大的经济损失。     

副产盐酸尾气净化塔的设计改造

介绍了氯化苯生产装置后处理部分净化塔的一些成功的防腐改造经验。降低了三废排放,改善了工作环境。