| 多目标过程系统优化的粒子群算法求解 |
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| 引用本文： | 莫愿斌,陈德钊,胡上序.多目标过程系统优化的粒子群算法求解[J].高校化学工程学报,2008,22(1):94-99. |
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| 作者姓名： | 莫愿斌 陈德钊 胡上序 |
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| 作者单位： | 1. 浙江大学,化学工程与生物工程系,浙江,杭州,310027;广西民族大学,数学与计算机科学学院,广西,南宁,530006
2. 浙江大学,化学工程与生物工程系,浙江,杭州,310027 |
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| 摘 要： | 化工领域的过程设计、生产控制、配方和计划等众多问题的数学模型,在考虑产品性能、单位成本、环境影响等诸多因素下,都是多目标优化问题;而求解多目标优化问题,目前还没有有效的方法;现今的做法是把多目标优化通过加权转化为单目标优化,再求解单目标优化问题,但这存在权数不易确定;还忽视了有效解集中存在一个其各目标的值与各目标的最优值距离最近的有效解的问题,称为理想有效解.理想有效解的求法一般分为两步,先求各目标的最优值、再求理想有效解,这将影响求解的速度;为此提出在PSO(粒子群优化)算法中加入惩罚项,同时对PSO算法中的个体极值与全局极值作调整,使PSO算法适用于求多目标优化问题理想有效解,该算法对多目标问题起到边优化边求理想有效解的功效;这使得在求解速度上加快.通过性能测试表明了算法的有效性,最后将算法用于求解多亚甲基多苯基多胺生产过程系统优化取得良好效果.
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| 关 键 词： | 过程系统优化 多亚甲基多苯基多胺 多目标优化 理想有效解 PSO优化算法 |
| 文章编号： | 1003-9015（2008）01-0094-06 |
| 收稿时间： | 2005-12-20 |
| 修稿时间： | 2006-05-12 |
Particle Swarm Optimization for Multi-Objective Process System Optimization Problems |
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| MO Yuan-bin,CHEN De-zhao,HU Shang-xu.Particle Swarm Optimization for Multi-Objective Process System Optimization Problems[J].Journal of Chemical Engineering of Chinese Universities,2008,22(1):94-99. |
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| Authors: | MO Yuan-bin CHEN De-zhao HU Shang-xu |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | process optimization DAM multi-objective optimization ideal Pareto solution particle swarm optimization |
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