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基于遗传算法的多目标过程系统优化
引用本文:贾小平,毕荣山,董梅,郑世清,韩方煜.基于遗传算法的多目标过程系统优化[J].青岛科技大学学报,2003,24(1):33-36.
作者姓名:贾小平  毕荣山  董梅  郑世清  韩方煜
作者单位:[1]华南理工大学化工研究所,广东广州510640 [2]青岛科技大学计算机与化工研究所,山东青岛266042
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(No.2 983 614 0 ),国家重点基础研究发展规划项目(No.G2 0 0 0 0 2 63 )
摘    要:提出了一种求解多目标优化问题的求解策略。在搜索寻优过程中 ,利用遗传算法生成 Pareto最优解集。在决策过程中 ,利用 TOPSIS方法来确定 Pareto最优解集中最佳协调解。最后 ,应用该算法对 DAM连续缩合过程的多目标过程系统做了优化研究。

关 键 词:过程系统优化  多目标优化  遗传算法  TOPSIS法
文章编号:1001-4764(2003)01-0033-04
修稿时间:2001年12月12

Multiobjective Optimization for Process System by Means of Genetic Algorithms
JIA Xiao ping ,BI Rong shan ,DONG Mei ,ZHENG Shi qing ,HAN Fang yu.Multiobjective Optimization for Process System by Means of Genetic Algorithms[J].Journal of Qingdao University of Science and Technology:Natutral Science Edition,2003,24(1):33-36.
Authors:JIA Xiao ping    BI Rong shan  DONG Mei  ZHENG Shi qing  HAN Fang yu
Affiliation:JIA Xiao ping 1,2,BI Rong shan 2,DONG Mei 2,ZHENG Shi qing 2,HAN Fang yu 2
Abstract:A generalized framework for solving multiobjective problems (MOP),which is divided into two stages.is proposed. The Pareto set was generated by means of genetic algorithms at the first stage.The best compromise solution was identified by using Technique for Order Preference Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) at the second stage. The proposed framework was studied to optimize the manufacture process of DAM,and the optimal solution was obtained.
Keywords:process optimization  multiobjective optimization  genetic algorithm  TOPSIS
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