最优化技术在精馏过程综合中的应用及研究进展

数学最优化技术在过程系统综合中起着重要作用。本文综述了混合整数非线性规划(MINLP)和随机优化两类最优化方法在多组分精馏过程综合中的应用及取得的新成果。首先对离散流程结构的表达方法、MINLP模型的建立和求解方法、以及各种方法的优缺点等方面进行了比较分析；随后提出了一种新的可包括复杂精馏结构的编码表达法及一个求解混合变量问题的随机优化策略；最后对该领域发展提出展望。     

DCS在甲醇精馏回收系统中的应用

本文介绍了ＳＵＰＣＯＮＪＸ－１００在甲醇精馏回收系统中的应用，并就控制方案，运行情况，效果及ＤＣＳ的基本结构，模糊控制等作了分析与说明。关键词：ＤＣＳ模糊控制     

遗传规划在测量数据拟合中的应用

针对测量数据问题，提出了一种根据遗传规划来寻求最匹配曲线的新方法。与传统的曲线拟合方法相比，该方法只需给定数据点及允许误差即可得到匹配的曲线方程。对于自由曲线用传统的方法是无法拟合的，而遗传规划却可以轻而易举地做到。     

遗传规划在符号回归中的应用

遗传规划(GP)是一种基于达尔文进化理论的数学规划方法。讨论了GP在符号回归中的应用。与传统的数据拟合方法相比,GP不必给出拟合函数的形式,同时,在初始群体足够大而且交叉和变异概率设置合理的情况下,不会陷入局部优化,具有更广泛的适用性。对于不给定函数形式的曲线拟合,GP可以自动得到曲线的函数形式及其参数大小,避免了传统方法的缺陷。通过具体的应用实例,说明了GP在测量数据处理中的应用。     

基于价格的精馏过程综合的研究

过程系统综合通常以系统的经济效益最优为设计目标。根据精馏系统的用能特点,把分离过程综合问题表述为一个混合整数非线性规划问题。基于提出的热(火用)价格模型方案,以(火用)经济为目标,用改进的模拟退火算法研究了十组分烃类的精馏过程综合问题。在算例中,精馏系统的公用工程分别采用不用的类型。结果表明以(火用)经济为目标优化分离过程综合问题,充分满足了节能与节钱并重的要求,可以从众多的分离方案中得到更合理的精馏流程结构方案；采用多种公用工程的精馏系统比采用一种公用工程的精馏系统经济效益更好。从分离方案中得到最优的精馏流程结构方案及数据,可以为工厂的设计提供非常有价值的参考。     

遗传规划在开采沉陷预计中的应用研究

提出一种基于遗传规划的开采沉陷预测新方法,利用开采沉陷数据,建立开采沉陷量与其影响因素之间的非线性关系,经过实测数据检验,结果表明该方法是可行的。     

遗传规划中的正交试验研究

提出用正交试验的方法来优化选择遗传规划的参数,对于不同领域的优化问题,用此方法进行一次参数优化组合,就可以用遗传规划对具体问题进行优化。它在一定程度上可以避免遗传规划中参数选取的盲目性。通过对两个符号回归问题的验证,说明此方法是合理可行的。     

小生境技术在遗传规划中的应用

为了提高遗传规划算法的性能,把遗传算法中的小生境技术运用到遗传规划中,提出了改进的遗传规划算法（NGP）。该算法首先对原始训练集进行数据拟合,然后应用小生境技术跟踪拟合函数的极值点,并根据拟合函数的维数的不同,分别计算极值点在自变量维上的欧氏距离并排序,选取欧式距离较大且数量不超过原始训练集10%的极值点,加入到原始训练集中作为新的训练集,最后用遗传规划算法处理新训练集。在符号回归实验中对NGP 的准确率进行了测试,说明了该算法的准确性和有效性。     

精馏过程的广义析取规划模型及求解方法

针对板式精馏塔的优化设计问题,将广义析取规划(GDP)算法运用到了精馏塔的建模和优化求解过程。本方法是以塔板和进料板的是否存在为逻辑变量,以年费用最小为目标函数,利用GAMS进行优化求解。考虑到该优化问题的复杂性,本文采用了一般预处理过程,为GDP模型的求解提供了恰当的初始值和边界值,降低了求解的难度。最后,将该方法应用到苯、甲苯、邻二甲苯的三元混合物精馏分离过程优化设计中,并优化设计计算结果与HYSYS流程模拟计算结果进行对比研究,验证该数值建模方法求解结果的合理性。     

遗传规划算法在化合物设计、筛选研究中的应用

采用计算机科学中新兴的遗传规划算法思想，结合化学物质的本质特点，运用进化操作来实现化合物的合成设计和筛选。文中针对算法运用讨论了函数集、终止集问题，通过计算元素组成的字符串的化合价的结果来确定适应度函数，既符合化学学科的本质规律，又满足了算法的要求。通过复制、交换和突变操作，经过多代次的进化终止，取得了满意的结果。从实验可以看到，经过遗传规划算法的操作，得到了很多合理的化合物设计和筛选结果。所以说，该方法的应用有效地促进了化合物实验合成和筛选。文章还针对其实用性，从化学本质出发，提出了建议和研究方向。可以说本文是遗传规划在化学化合物合成筛选中运用的成功探索，同时也为进一步研究打下了坚实的基础。     

一种求解车间调度问题的混沌遗传规划方法

作业车间调度问题是制造业的一个经典NP-hard组合优化难题。提出一种基于混沌遗传规划的调度算法,利用遗传规划进行染色体的结构设计,采用混沌序列改善初始种群质量,利用混沌扰动来维持进化群体的多样性,并自适应调整个体权重,使算法具有优良的综合求解性能。实验表明,算法对典型的标准调度测试问题具有较强的全局搜索能力,甘特图表明其获得的最优解优于当前已知的最优解历史记录,对比结果表明了该方法的有效性。     

Multi-stage genetic programming: A new strategy to nonlinear system modeling

This paper presents a new multi-stage genetic programming (MSGP) strategy for modeling nonlinear systems. The proposed strategy is based on incorporating the individual effect of predictor variables and the interactions among them to provide more accurate simulations. According to the MSGP strategy, an efficient formulation for a problem comprises different terms. In the first stage of the MSGP-based analysis, the output variable is formulated in terms of an influencing variable. Thereafter, the error between the actual and the predicted value is formulated in terms of a new variable. Finally, the interaction term is derived by formulating the difference between the actual values and the values predicted by the individually developed terms. The capabilities of MSGP are illustrated by applying it to the formulation of different complex engineering problems. The problems analyzed herein include the following: (i) simulation of pH neutralization process, (ii) prediction of surface roughness in end milling, and (iii) classification of soil liquefaction conditions. The validity of the proposed strategy is confirmed by applying the derived models to the parts of the experimental results that were not included in the analyses. Further, the external validation of the models is verified using several statistical criteria recommended by other researchers. The MSGP-based solutions are capable of effectively simulating the nonlinear behavior of the investigated systems. The results of MSGP are found to be more accurate than those of standard GP and artificial neural network-based models.     

非清晰精馏序列综合研究进展

非清晰精馏系统指利用多组分原料,生产若干不同配料的多组分混合物产品的分离过程,广泛用于化工和石油工业生产中,该类系统的综合研究是过程系统工程领域的前沿课题。本文归纳了该类系统的组合特性,详细介绍算法的基本原理、计算特点及适用范围,同时指出非清晰精馏系统综合研究的动向。     

解非线性约束规划问题的新型多目标遗传算法

给出非线性约束规划问题的一种新解法。把带约束的非线性规划问题转化成为两个目标的多目标优化问题,并为转化后的多目标优化模型设计了一种新型多目标遗传算法,数据实验表明该算法对带约束的非线性规划问题求解是非常有效的。     

遗传算法在系统可靠性优化中的应用

研究性等价、体积和重量约束条件下，多级串联系统和桥式网络系统可靠性优化问题.使用遗传算法对该问题进行求解，利用基于排名的选择方法和最优保存策略，改善了遗传算法的收敛性能。计算机仿真实验结果表明，用遗传算法求解该问题是有效的。     

热集成精馏序列综合的MINLP模型

将夹点分析法应用于热集成精馏序列综合的换热网络设计中,建立一个以分离序列和操作压力为变量的混合整数非线性规划模型,然后运用改进模拟退火算法进行求解,避免了以换热网络结构作为独立变量,提高了用随机搜索方法获得最优解的可能性,同时提高了计算速度。该模型既允许一个塔的冷凝器和多个塔的再沸器进行热匹配,以及一个塔的再沸器和多个塔的冷凝器进行热匹配,还允许一个塔的冷凝器和再沸器同时与其它塔进行热匹配,使可回收利用的能量大大增加。算例的计算结果表明该方法是求解多组分热集成精馏序列综合问题的有效方法。     

基于遗传算法的传感器管理系统的优化

介绍一种用于解决带有模糊目标和资源约束的传感器系统的模糊非线性规划问题的非精确方法。提出一种沿加权梯度方向进行变异的特殊遗传算法,在遗传算子中运用模糊控制的思想,寻找最优解所在的邻域,而不是发现精确最优解。从而实现模糊非线性规划传感器系统的优化。     

Routine automated synthesis of five patented analog circuits using genetic programming

This article reports on a project in which we browsed patents issued after January 1, 2000 to commercial enterprises or university research institutions for analog electrical circuits. We then employed genetic programming to automatically design (synthesize) entities that duplicated the functionality of five post-2000 issued patents. The automated method works from a high-level statement of the circuits intended function. The article addresses the question of what is actually delivered by the operation of the artificial problem-solving method in relation to the amount of intelligence that is supplied by the humans employing the method (something we refer to as the yield of an automated method). The article also addresses the question of the routineness of the artificial problem-solving method – that is, the amount of effort required to make the transition from problem to problem within a particular domain. The conclusion is that the artificial method routinely delivers high-yield, human-competitive (i.e., previously patented) results.