易挥发弱电解质体系化学及相平衡计算的遗传算法

基于Gibbs自由能最小化原理,提出用遗传算法计算易挥发弱电解质体系化学及相平衡问题。首先建立了易挥发弱电解质体系Gibbs自由能的计算模型,将含化学反应平衡和相平衡计算问题转化为有约束的最优化问题．并应用遗传算法求解;其次在算法实施时提出两点改进,即通过对优化变量采取动态边界的可行域编码方法来处理问题约束和引入反应平衡常数来提高低含量组分的计算精度;最后对两个算例进行了计算。计算表明,本文计算结果与文献值相吻合,并且简单易实施,是这类问题计算的有效方法。     

NH3—CO2—H2O体系的相平衡计算及图形输出

针对含化学反应的ＮＨ３－ＣＯ２－Ｈ２Ｏ弱电解质体系的复杂相平衡计算问题，以Ｅｄｗａｒｄｓ（１９７８）的模型为基础，采用液相内的化学平衡与汽液相平衡分计计算的思想，成功地编制了在较宽的温度和压力范围内的计算机程序，除了可用于实工业生产的模拟计算，还设计了图形输出块，通过计算机自动绘制汽液平衡相图，可直接与实验结果进行比较。     

无机盐-恒沸有机水溶液体系相平衡计算

针对无机盐-恒沸有机水溶液体系相平衡问题,提出用Gibbs自由能最小法计算。通过Pitzer理论与NRTL方程相结合来描述体系中各组分的活度系数,建立体系Gibbs自由能的计算模型,从而将相平衡计算转化为有约束的最小化问题,并应用遗传算法求解,进而得到体系平衡时的各相组成。以2个体系的相平衡计算为例,结果表明此方法可行有效,可为无机盐作盐析剂分离恒沸有机水溶液体系这一化工过程建立一定的理论基础和计算依据。     

求解多组分化学相平衡的一种通用算法

基于Gibbs自由能最小原理,提出一种求解多组分化学相平衡的通用算法——混沌-蒙特卡罗混合算法。分别介绍了该算法的计算步骤和关键性能参数。多个计算实例表明,本文提出的方法可以不断拓展解的空间,避免假收敛,能以完全概率、高速并行搜索到全局最优解。     

多约束条件下路由选择算法研究

采用遗传算法和蚁群算法相结合的融合算法，继承了遗传算法和蚁群算法的优点，在求精解效率上优于遗传算法，在时间效率上优于蚁群算法，能很好地实现多约束条件的最优路径计算，测试证明融合算法优化性能和时间性能都取得了很好的效果。     

缔合体系精馏过程模拟软件开发

建立了缔合体系相平衡模型,并对含缔合组分汽相焓进行了校正,液相用NRTL、Wilson方程修正其非理想性计算出的汽液相平衡数据及焓值,用于缔合体系多股进料精馏模拟取得了满意的效果。本软件采用三对角矩阵法求解精馏过程的MESH方程组,用Visual Basic 6．0开发出缔合体系精馏模拟软件,同时软件也包括了一般体系的多元复杂精馏模拟。     

考虑经济性和电压稳定性的含电子电力变压器的多目标最优潮流计算

为探究含电子电力变压器的电力系统最优潮流问题,在分析电子电力变压器简化模型、最优潮流的控制变量以及约束条件的基础上,建立了综合考虑经济因素和电压稳定性的含电子电力变压器的多目标最优潮流模型。模型中将减少发电成本和提高负荷裕度指标作为目标函数,考虑了电子电力变压器灵活的有功无功调节能力、有载调压变压器的电压调节能力、可调度负荷及可调无功电源的有功无功调节能力,提出使用基于遗传算法和内点算法的混合算法对最优潮流模型进行求解,算法的主要思想是以遗传算法为框架,对离散变量进行优化,在遗传算法的每一次迭代过程中,采用内点算法对每个体进行连续变量的优化和适应度评估。基于IEEE-14节点算例,分别进行了基于混合算法和基于内点法的最优潮流计算,计算结果验证了文章所提模型的合理性和算法的有效性。     

统计遗传算法

本文讨论了遗传算法中框架定理的不足之处，并对之进行了改进，然后分析了遗传算法与Ａ算法的相似性，以及遗传算法的概率性质．由此联想到它与ＳＡ算法的相似性，在此基础上，作者将原先发展的一套ＳＡ算法的理论移植到遗传算法中来，建立一个新的算法，称之为统计遗传算法（简记为ＳＧＡ算法）．为适合于优化计算，作者引入最大值统计量及其对应的ＳＡ算法（简称为ＳＭＡ算法），并将ＳＭＡ算法与ＧＡ算法相结合（记为ＳＧＡ（ＭＡＸ）算法）．新的算法不仅提高了算法的精度和降低了计算的复杂性，而且能克服ＧＡ算法中出现“早熟”的现象以及提供进行并行计算的可能性．更主要的是新的方法为ＧＡ算法的精度、可信度和计算复杂性的定量分析提供了理论和方法上的有力工具.     

基于Powell图的模式识别法建立化学反应速度方程

本文基于Ｐｏｗｅｌｌ图，提出了用模式识别技术中的相似系数法来确定化学反应级数的方法，并给出了计算实例。     

基于遗传算法与星比对的多序列比对混合算法

多序列比对(MSA)是一个典型的NP完全问题，星比对是一种有效的多序列比对算法。文章针对MSA问题提出了将遗传算法与星比对算法结合在一起的混合算法，该算法充分发挥了遗传算法和星比对算法的优越性，可提高求解MSA问题的计算精度和计算速度，整个算法模拟了自然界进化的周期性，较好的解决了群体的多样性和收敛深度的矛盾。实验表明，该算法是有效的。     

用混合遗传算法求解相平衡和化学平衡(英文)

为保证复杂化学相平衡问题准确求解,本文提出了一种基于Gibbs自由能最小原理的遗传与梯度混合算法(GAG)。为加快混合算法的计算速度和确保有效收敛,在计算过程中引入了变化参数,即算法中的遗传变异算子不再为常数而是根据平均适应度的大小进行动态调整。在进化的过程中,记录所有个体的近代适应度,适应度高的个体进入下一代。一旦发现满足设定条件的最优个体,本算法将沿着该个体的负梯度方向搜索快速逼近最优解。多个复杂气—固和气—液体系计算实例表明,该算法可以不断拓展求解空间,能以完全概率、高速并行搜索到全局最优解,并有效避免假收敛。该算法的最佳计算初始值区域为[-3,30],该混合算法即使初值点非常不好的情况下也可以确保收敛到最优值。为保证结果的准确性,所选计算实例的运行次数均不低于30次。     

复杂化学平衡网络计算系统

研究并建立了网络化的复杂化学平衡计算系统，可以进行复杂化学反应平衡组成计算以及用于分析温度、压力对平衡组成的影响。系统不但具有多种平衡组成计算模式和三种新型通用有效的计算方法，而且具有多样化的结果显示方式，能够直接对计算结果进行评价。经过多种复杂体系的计算比较，提出了算法选用的建议。     

人工神经网络在汽液相平衡常数预测中的应用

汽液相平衡常数的计算在化工分离过程中至关重要 ,传统方法参数众多 ,计算过程复杂 ,耗用机时多。本文在文献数据的基础上 ,首先利用过程模拟软件DesignⅡ对汽液相平衡常数进行了计算 ,然后使用三层BP神经网络及L -M算法对汽液相平衡常数进行预测 ,并以其他多种算法作为对比。结果表明 ,预测数据与实验数据吻合相当好 ,L -M算法运算速度明显快于其他算法 ,总耗机时大大缩短     

非理想二组元液态混合物气-液相平衡计算及过程的计算机模拟

利用二组元液态混合物中各组分活度系数计算的Var—Larr和Margules模型,以异戊二烯一己腈和氯仿．乙醇系统为例,计算了三种不同温度和三种不同压力下二组元非理想液态混合物的气-液相平衡;同时对恒沸状态的温度、压力及组成等参数亦进行了相关计算。本文利用VC＋＋语言强大的计算能力,编写了上述相关计算程序,实现了上述系统压力-组成图和沸点．组成图的计算及相图绘制的计算机模拟。通过对非理想液态混合物气-液相图的半经验计算,为化学工程中物质的分离、提纯提供了计算相图依据,也为高校工科相关课程的教学提供了生动的图像和动画演示。     

均衡交通状态下OD矩阵的估计方法

本文讨论了在均衡交通状态,即拥挤交通的情况下,根据路段检测流量估计OD矩阵的新方法,将Wordrop分配模型与极大熵模型相结合提出了相应的迭代算法,实例表明,这一方法合理可行,皆具有较好的收敛性,为城市交通的计算机在线管理和控制提供了快速有效的基础数据。     

An Introduction to Simulated Annealing Algorithms for the Computation of Economic Equilibrium

Economic equilibrium computation has raised the issue of global optimization algorithms since economic equilibrium problems can be cast as a global optimization problem. However, nearly all conventional algorithms stop when they find a local optimum. Over the last decade a number of new optimization algorithms have appeared, simulated annealing is one of them. It is a powerful stochastic search algorithm applicable to a wide range of problems for which little prior knowledge is available, and it asymptotically probabilistically converges to a global optimum. In this paper, we will give a brief introduction to simulated annealing and apply it to the computation of economic equilibrium. We also reported our computational experience in the paper. This early result shows that the application of simulated annealing to computation of economic equilibrium is encouraging and it deserves further research.     

基于改进蚁群算法的纳什均衡求解

在基本蚁群算法寻优机制的基础上,提出一种用于求解有限n人非合作博弈的纳什均衡解的改进蚁群算法。在全局搜索中,引入遗传算法中的交叉和变异操作提高算法的全局搜索能力。在局部搜索中,嵌入动态随机搜索技术使算法加速收敛到最优解,并通过引入控制步长调整随机搜索向量,保证蚁群始终在混合策略空间内。算例测试结果表明,与传统的遗传算法相比,该算法具有更好的计算性能。