全局优化搜索新算法--列队竞争算法(Ⅰ)解非线性和混合整数非线性规划问题

提出了一种称为列队竞争算法(LCA)的群体搜索算法,该算法在进化过程中始终保持着独立并行进化的家族,通过家族内部的生存竞争和家族间的地位竞争这两种不同的竞争方式,使群体快速进化到最优或接近最优的区域.根据家族的目标函数值大小排列成一个列队,按列队中家族地位的不同分配不同的搜索空间,使局部搜索与全局搜索达到均衡,同时,应用逐步收缩搜索空间技术加速收敛速度.数值计算表明,列队竞争算法的搜索效率优于遗传算法和模拟退火法等算法.     

全局优化搜索新算法──列队竞争算法(Ⅱ)解网络综合问题

本文给出了列队竞争算法解组合优化问题的框架和确定变异领域的两条原则 .对管路网络综合问题和换热网络综合问题确定了相应的变异领域 ,用列队竞争算法分别解这两个网络综合问题 ,所得到的最优解优于文献报道的结果 .     

全局优化搜索新算法列队竞争算法(Ⅱ)解网络综合问题

本文给出了列队竞争算法解组合优化问题的框架和确定变异领域的两条原则.对管路网络综合问题和换热网络综合问题确定了相应的变异领域,用列队竞争算法分别解这两个网络综合问题,所得到的最优解优于文献报道的结果.     

列队竞争算法在水污染控制系统规划中的应用

水污染控制系统规划可归结为非线性规划来求解,应用列队竞争算法对水污染控制系统规划问题的求解进行了研究,对文献中的实例求解结果表明,列队竞争算法的计算结果优于遗传算法的计算结果,列队竞争算法为求解水污染控制系统规划问题提供了一种有效方法.     

多目标进化算法求解过程综合中的混合整数线性规划(MILP)与混合整数非线性规划问题(MINLP)

Steady-state non-dominated sorting genetic algorithm (SNSGA), a new form of multi-objective genetic algorithm, is implemented by combining the steady-state idea in steady-state genetic algorithms (SSGA) and the fitness assignment strategy of non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA). The fitness assignment strategy is improved and a new self-adjustment scheme of crame is proposed. This algorithm is proved to be very efficient both computationally and in terms of the quality of the Pareto fronts produced with five test problems including GA difficult problem and GA deceptive one. Finally, SNSGA is introduced to solve multi-objective mixed integer linear programming (MILP) and mixed integer non-linear programming (MINLP) problems in process synthesis.     

遗传算法在过程综合混合整数非线性规划中的应用

针对过程综合混合整数非线性规划问题提出了一种混合遗传算法，该算法对整数变量进行编码，而对连续变量则采用连续化遗传算子进行处理，使得算法与原问题的对应更加自然，也更有效。另外，还针对常见的提前收敛或局部最小现象提出几种算子，实例表明本算法具有较强的全局优化能力。相对于传统遗传算法具有速度快、精度高、可操作性强等特点。     

泵站并行机组优化操作

对变频调速的泵站并行机组建立了经济运行的混合整数非线性规划数学模型,并用列队竞争算法进行了求解.优化计算结果表明,泵站实施优化调度能有效节能,产生较明显的经济效益.     

用列队竞争算法来解分离序列综合问题

提出了一种分离序列超结构的简洁表达方式,对N个组分的混合物分离问题,仅需N-1个整数即可表示所有的分离序列。基于所提出的超结构表达方式,确定了产生相邻分离序列的策略。在此基础上用作者提出的列队竞争算法对较大规模的分离序列综合问题进行了计算,结果表明用列队竞争算法只需搜索极少的解空间就能找到最优或接近最优的分离序列。     

用列队竞争算法求解分离序列综合问题

提出了一种分离序列超结构的简洁表达方式,对Ｎ个组分的混合物分离问题,仅上整数即可表示所有的分离序列。基于所提出的超结构表达方式,确定了产生相邻分离序列的策略１在此基础上用作者提出的列队竞争算法对较大规模的分离序列综合总是地计算,结果表明用列队竞争算法只需搜索极少的解空间就能找到最优或接近最优的分离序列。     

混合整数非线性规划与化学工程系统最优化计设——(Ⅰ)一个用于工程系统最优设计的混合整数非线性规划方法

化学工程系统最优化设计问题一般可被直接描述为混合整数非线性规划问题.本文着重导出一个求解上述问题的混合整数非线性规划方法.推导中,分解、投影等概念的引入使此方法易于实施.本文举例对算法进行了验证,并表明此方法是适于化学工程系统最优化设计的有效工具.     

基于流程模拟器和列队竞争算法的精馏操作优化

精馏是高耗能的操作单元,对其进行操作优化是企业实现节能降耗、提高经济效益的有效手段。本文提出列队竞争算法与流程模拟软件相结合的精馏操作优化方法,通过MATLAB-Aspen Plus的接口工具调用Aspen Plus模拟精馏操作过程,得到目标函数值,使用列队竞争算法对其进行操作条件的优化。将所提出的方法应用于某石化企业催化裂化主分馏塔的操作优化,其中目标函数值同时考虑了热能利用与产品分布,优化求解得到了总体效益最大的优化操作方案。     

基于流程模拟器和列队竞争算法的蒸馏优化设计

文章提出了基于流程模拟器与列队竞争算法的蒸馏过程优化设计方法。以总费用最少为目标函数,建立了蒸馏过程优化设计的混合整数非线性规划模型,其中考虑了蒸馏序列和热集成情况。流程模拟器对蒸馏过程的模拟与列队竞争算法的优化搜索交替进行,迭代计算直到收敛到最优解。将文中提出的方法应用于从C4混合物中分离1-丁烯的蒸馏过程优化设计,得到了最优的蒸馏序列和热集成流程结构,以及各塔的最优设计与操作参数。     

求解带有等式约束的混合整数非线性规划问题的粒子群算法

针对带有等式约束的混合整数非线性规划(MINLP)问题,建立了一种改进的粒子群优化(PSO)算法--简约空间法.利用等式约束将问题的维数降低,使带有等式约束的优化问题转化为无等式约束优化问题.通过测试函数和过程综合的实例对该算法进行了测试并与其他算法所得的结果进行了比较,结果表明,PSO算法在使用的普遍性、求解的准确性等方面都优于一般的算法,尤其对于非凸的MINLP问题,PSO算法是一种有效的求解方法.     

混合整数非线性规划法求解多组分复杂体系相平衡问题

基于Gibbs自由能最小化原理,提出一种求解多组分复杂体系相平衡问题的混合整数非线性规划(MlNLP)方法.通过建立MlNLP模型,将相平衡计算问题转化为有约束的双层最优化问题,内层用来计算给定相组合结构下的平衡组成,外层则是搜索最优的相组合结构,整个求解过程通过遗传算法来实现.所建立的方法只需要求解最小化问题,就可以同时给出多相平衡时存在的相数、相态及各相组成.以苯-乙氰-水和甲醇合成两个体系的相平衡计算为例,结果表明该方法是可行和有效的.     

化工过程综合的混合整型非线性规划新算法

化工过程系统的最优综合问题一般归结为一个混合整型非线性规划（MINLP）数学模型。作者提出用整形变量连续化处理的新方法使问题趋于简化，同时给出了该算法的主要步骤和计算框图，并给出了应用实例。     

列队竞争算法求解多产品间歇生产过程排序问题

由于组合爆炸特性,多产品厂的排序问题很难求解大规模甚至中等规模的问题.采用一种新的随机型优化搜索算法--列队竞争算法来对该问题进行求解,引入新的选择策略和变异方法.计算表明同已有的方法相比,该方法求解效率高、收敛速度快、使用简单方便,是一种求解多产品间歇过程排序问题的有效算法,为多目的厂间歇过程排序研究提供了新思路.     

混合整数非线性规划与化学工程系统最优化设计——(Ⅱ)换热器网络的最优合成

本文讨论了用系统方法进行换热器网络的最优合成问题.建立了该系统的超结构及其混合整数非线性规划(MINLP)模型,并成功地应用了前文导出的MINLP算法对一算例进行求解.计算结果表明,本文所采用的方法在对系统的结构与操作参数同时进行优化方面,优于以往一些方法.     

换热网络合成问题的并行BB/SQP混合算法

换热网络合成问题通常可用非凸、非线性、不可微的混合整数非线性规划模型描述。基于GPU的并行计算技术为求解大规模模型提供了高效支撑。针对已有并行SQP算法求解换热网络合成问题中存在二元变量组合数过多、并行SQP算法求解结果严重依赖初值等问题,提出了BB/SQP混合并行算法。该算法采用BB算法代替枚举法,不但大大减少了模型求解中可能的二元变量组合,而且为SQP算法选出了可行的初值,从而提高了算法的求解质量。研究表明,所提出的混合并行算法能够有效求解换热网络合成问题,且并行计算相比串行计算的求解速度显著增加,加速比可达39。     

基于随机优化的热耦合复杂精馏系统的综合(Ⅰ)模型化方法

基于随机型最优化策略,针对包含简单塔、带有侧线蒸出及侧线汽提塔的复杂塔、全热耦合（或Petlyuk）塔的热耦合复杂精馏塔系统的综合问题,提出一种模型化方法.针对热耦合复杂精馏流程系统所需塔段数目以及冷凝器和再沸器数目的不确定性,提出了一种分解求解策略,将原问题分解成一系列具有不同塔段数的子问题分别求解;针对流程结构的优化提出一种流程结构的编码表达法,该方法将问题的分离序列结构和热耦合方式分别用两组编码表示,对分离序列的编码采用了数据结构理论中的二叉树排序方法,使流程结构的描述变得更加简便;最后以预分馏塔组分回收率及回流比为连续变量,建立了热耦合复杂精馏系统优化的[JP+1]混合整数非线性规划（MINLP）模型,该模型用改进的模拟退火算法求解,可同时得到优化的流程结构和操作参数.     

非线性动态优化问题的改进控制矢量迭代法(Ⅰ)无路径约束问题(英文)

This study proposes an efficient indirect approach for general nonlinear dynamic optimization problems without path constraints. The approach incorporates the virtues both from indirect and direct methods: it solves the optimality conditions like the traditional indirect methods do, but uses a discretization technique inspired from direct methods. Compared with other indirect approaches, the proposed approach has two main advantages: (1) the discretized optimization problem only employs unconstrained nonlinear programming (NLP) algorithms such as BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno), rather than constrained NLP algorithms, therefore the computational efficiency is increased; (2) the relationship between the number of the discretized time intervals and the integration error of the four-step Adams predictor-corrector algorithm is established, thus the minimal number of time intervals that under desired integration tolerance can be estimated. The classic batch reactor problem is tested and compared in detail with literature reports, and the results reveal the effectiveness of the proposed approach. Dealing with path constraints requires extra techniques, and will be studied in the second paper.