基于解耦及NCD优化的二元精馏塔PID控制

精馏塔是化工生产中应用最广泛的操作单元.为了提高系统的整体控制性能,便于控制器参数设定,将塔顶与塔底组分间的关联关系进行解耦,利用MATLAB/NCD优化工具箱对PID控制器参数进行了整定,仿真实验表明了闭环系统具有良好的控制效果.     

基于增广Lagrange函数的等式约束优化算法

等式约束优化问题是一类比较常见的也是比较简单的约束优化问题,通过研究带有等式约束的优化问题,提出了一个基于增广Lagrange函数的新算法.在新算法中将增广Lagrange函数作为价值函数,将约束优化问题转化为无约束优化问题,用无约束优化方法去解决等式约束优化问题.算法中每一步迭代只需求解一个简单的线性方程组,不需要太大的计算量就可以找到下降方向.算法中初始点是任意的,在适当条件下保证避免罚因子趋于无穷,可以证明算法全局收敛于原问题的KKT点.     

混合人工鱼群算法在约束非线性优化中的应用

为了解决具有约束的非线性优化问题,本文将增广拉格朗日乘子法和鱼群算法相结合用于非线性问题的全局优化,即用人工鱼群算法寻找增广拉格朗日函数的近似最优解,并将该近似解用于拉格朗日乘子和惩罚因子等参数的更新．同时,简要分析了人工鱼群算法的随机收敛性．仿真结果证明,与自适应惩罚遗传算法相比,该混合算法在解决约束优化问题中具有优越性和有效性．     

顺流双效HGL精馏装置的优化设计

根据回流比的变化,对顺流双效HGL精馏实验装置中两精馏塔的进料位置进行了优化.对设备费用进行估算以完成理论板数与费用的关联,进而得出拟建实验装置中精馏塔适宜的理论板数.最终确定了两精馏塔的设备参数,并验证了对设备费用的估算.     

Comparison of simultaneous distillation extraction and solid-phase micro-extraction for determination of volatile constituents in tobacco flavor

1INTRODUCTION Manyresearchershavestudiedcigarettesmokeforspecificcompoundssuchaspolynucleararomatichydrocarbons(PAHs)andtobaccoflavoradditives[15].Tobaccoflavoradditivesarethees sentialmaterialsincigaretteproduction,andtheuseofvarioustobaccoflavoradditivesisoneofthecoretechniquesintobaccoindustry.Overthepasttwodecades,therehasbeenanincreasedinterestinandusageoftobaccoflavoradditives.Tobaccoflavorsareaddedtoimprovethephysicochemicalcharacterofthecigarette,modifythebaseflavorofthesmokeande…     

一种新的求全局最优的遗传算法

利用近年来广泛应用的遗传算法，对积分-水平集求全局最优概念性算法的蒙特卡罗随机投点的实现途径进行了改进，从而得到一种新的求全局最优的遗传算法。文中算法设计了适合的初始种群的均匀设计取法、交叉算子、变异算子和选择算子，给出了测度的勒贝格计算方法，从理论上证明了算法的收敛性。最后，选用了标准测试函数并与其他算法进行了比较，从数值上验证了算法的可行性。     

芳烃装置精馏系统的优化节能研究

采用两种改造技术,以年节能效益最大为目标函数,以操作回流比为优化参数,对芳烃生产装置精馏系统进行了模拟优化节能计算,找出了原流程存在的问题,提出了最佳节能改造方案.     

非凸多目标主从向量集值优化锥有效解的最优性条件

运用凸集分离定理对广义锥次类凸集值映射建立了一种择业一性定理。引入向量优化弱Ｂｅｎｓｏｎ真有效元的概念,对带约束的非凸向量集值优化问题建立在弱Ｂｅｎｓｏｎ真有效意义下有效元应满足Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子型垢必要及充分条件,并用这一结果建立了多目标主从非凸向量集值优化在弱Ｂｅｎｓｏｎ真有效意义下最优解的Ｌａｇｒａｇｎｅ乘子型充要条件。     

极小函数依赖集的正确算法及其证明

极小函数依赖集是关系数据库理论中的一个重要概念,它在模式分解中起到了重要作用,但是一些国内文献介绍的算法存在问题。本文通过一个例子说明了该极小函数依赖集算法的错误,给出了正确的算法,并且出具了详细证明。     

基于IPSO算法的减振器优化

提出将一种改进的粒子群优化算法应用于汽车减振器的优化中。该算法在标准粒子群算法的基础上引入了一个概率参数,使得粒子群优化算法的全局优化能力和收敛速度得到显著改善,并利用该算法对汽车减振器的主要参数进行了优化。结果表明,对减振器参数优化后,明显改善了汽车减振器压缩行程和复原行程的阻尼特性,提高了汽车的平顺性。     

基于混合算法的自由曲面网格结构多目标优化

为有效提高自由曲面网格结构的性能,改进了自由曲面网格结构的多目标优化方法,基于NURBS技术生成自由曲面,以曲面控制点高度为优化变量,结构应变能为静力性能优化目标,提出了以综合考虑曲面相似性、流畅性以及网格规整性的几何综合量化指标为几何优化目标;将目标函数的敏感度与进化算法NSGA-II结合,提出了敏感度混合进化算法。进行了自由曲面索撑网壳与自由曲面空间网格结构的多目标优化。研究结果表明：与其他3种算法相比,敏感度混合进化算法不仅可获得精确性、均匀性更好的Pareto解集,而且明显提高了算法的优化效率;两个结构优化后的应变能分别下降了21.2%、60.9%,几何综合量化指标分别下降了15.4%、30.9%;优化后结构自身的力学性能有所提高,以综合量化指标为目标函数有效提高了自由曲面的相似性、网格流畅性以及网格规整性。     

A composite particle swarm algorithm for global optimization of multimodal functions

During the last decade, many variants of the original particle swarm optimization （PSO） algorithm have been proposed for global numerical optimization, hut they usually face many challenges such as low solution quality and slow convergence speed on multimodal function optimization. A composite particle swarm optimization （CPSO） for solving these difficulties is presented, in which a novel learning strategy plus an assisted search mechanism framework is used. Instead of simple learning strategy of the original PSO, the proposed CPSO combines one particle＇s historical best information and the global best information into one learning exemplar to guide the particle movement. The proposed learning strategy can reserve the original search information and lead to faster convergence speed. The proposed assisted search mechanism is designed to look for the global optimum. Search direction of particles can be greatly changed by this mechanism so that the algorithm has a large chance to escape from local optima. In order to make the assisted search mechanism more efficient and the algorithm more reliable, the executive probability of the assisted search mechanism is adjusted by the feedback of the improvement degree of optimal value after each iteration. According to the result of numerical experiments on multimodal benchmark functions such as Schwefel, Rastrigin, Ackley and Griewank both with and without coordinate rotation, the proposed CPSO offers faster convergence speed, higher quality solution and stronger robustness than other variants of PSO.     

机组负荷优化的遗传-禁忌混合算法

针对遗传算法“爬山”能力差的缺点，提出在遗传算法中引入禁忌搜索操作来提高局部寻优能力，并应用遗传-禁忌混合算法进行了火电机组负荷优化研究.在遗传算法每计算一定代数后，将每个个体作为禁忌搜索的初始解进行搜索，可以改善群体质量，加快搜索速度.混合算法有效地综合了遗传算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力，从而避免出现“早熟”现象，改善了算法的收敛性.应用某实例进行负荷优化计算，结果表明混合算法大大改善了局部搜索能力和搜索速度，可以有效解决机组在线负荷优化难题.     

联合鲸鱼算法和遗传算法优化GRNN预测斜拉索覆冰厚度

为了预测冬季易结冰区斜拉索覆冰的增长,运用灰色关联分析方法分析斜拉索倾角、温度、湿度、风速、降雨量及气压对斜拉索覆冰厚度的关联影响,明确各影响因素的相关性大小,剔除弱相关性因素;联合遗传算法（GA）和鲸鱼算法（WOA）选择最优光滑因子,提出一种WOA-GA算法优化广义回归神经网络（GRNN）的斜拉索覆冰厚度预测方法。其特点是：以输出值与实际值均方差作为适应度函数,计算每个粒子的适应度值;将GA算法的交叉和变异算子引入WOA算法,同时借助权重更新策略,提升全局寻优的能力,避免WOA算法陷入局部最优解;最后,经过迭代寻优,输出最小适应度值对应的光滑因子,构建GRNN预测模型。结果表明：环境温度相关性最高,其次是倾角、降水量、风速、相对湿度,气压关联度最小,呈弱相关性;相比于传统的GRNN、WOA-GRNN、PSO-GA-GRNN模型,联合鲸鱼算法和遗传算法优化的GRNN覆冰预测模型精度较高,其平均绝对误差百分比仅为3.58%,均方根误差为0.58 mm;采用敏感性分析法评价影响因素对模型精度的影响,发现温度对模型影响程度最大,其次是拉索倾角。     

求解调度问题的粒子群算法编码方法研究

利用粒子群算法求解调度问题的关键是建立有效的粒子编码结构。介绍了作业车间、流水车间和并行机调度等3类典型调度问题的特点,阐述了求解调度问题的粒子群算法结构,指出设计粒子群算法编码方法需要考虑的3个关键问题。提出3种求解不同调度问题的粒子群算法编码方法,并从生成调度解的可行性和有效性、粒子群计算模型的适用性和解码过程的复杂性等几个方面对粒子编码方法进行分析。以作业车间调度问题为例,验证了所提粒子编码方法的有效性。     

一种改进的分布式数据库查询优化遗传算法

针对分布式数据库多表查询速度慢的问题,提出一种改进的分布式数据库查询优化遗传算法。利用条件采样的方法,维持种群的多样性,防止算法陷入局部最优解;利用马氏链模型优化变异算子,确定变异算子当前状态下的最优取值,进行交叉和变异操作,找出最优查询执行计划。仿真结果表明,改进算法能在较短时间内找到最优的查询执行计划,加快查询速度,提高查询效率。     

基于核分布估计的动态多目标优化进化算法

建立了一种近似估计下一环境进化种群和问题的Pareto最优解集的核分布估计方法, 当问题环境发生改变时, 算法利用以前不同环境搜索到的有用解信息对下一环境进化种群及Pareto最优解集进行近似估计, 极大地提高了算法的搜索效率。在对进化算子的合理设计基础上提出了一种核分布估计的动态多目标优化进化算法。通过对4个常用标准测试函数所作的数据仿真实验表明:提出的算法是十分有效的.     

改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用

为改善传统水文模型参数优选算法的性能,针对遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,并且局部搜索能力较差、可能会出现过早收敛等问题,在遗传算法中加入局部搜索算子和加速算子,并引入了生物学中的小生境概念,提出了基于小生境技术的混合加速遗传算法(HAGA).该算法在广西合浦水库流域的洪水预报中得到成功应用.结果表明:基于小生境技术的混合加速遗传算法不仅有较好的全局优化性能而且精度较高,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

基于MOPSO算法的斜拉桥索力优化分析

针对斜拉桥设计和监控计算中合理成桥状态和施工状态索力的确定问题,提出了一种基于MOPSO算法的斜拉桥索力优化方法。该方法在PSO算法的基础上通过增加外部储备集和优化更新策略来适应多目标、多约束的索力优化,较单目标优化方法仅有单一解的局限性,MOPSO算法考虑因素更全面,得到的Pareto最优解集可供决策者根据经验进一步筛选。采用Python编程语言,联合有限元软件编写基于该方法的优化程序,选取主塔、主梁的弯曲应变能之和,主塔成桥后在恒载作用下的纵桥向位移平方和作为目标函数,以施工过程及成桥后结构处于安全状态和索力总体分布均匀作为约束条件。工程算例优化结果表明,该方法能够快速搜寻到Pareto最优解集,并从中筛选出最优解,其结构应力处于安全范围,主塔线形合理,索力总体分布均匀。该方法可应用于斜拉桥成桥和施工阶段索力的确定及梁拱组合体系桥梁吊杆索力的确定。     

基于粗糙集理论的风光蓄互补系统优化模型

为了解决风光波动性对系统安全调度和稳定运行的影响,以系统运行成本最小和系统污染排放量最小为目标,构建风光蓄集成互补系统. 基于粗糙集理论和模糊C均值聚类算法,分别确定多目标调度中经济目标和环境目标的权重;提出基于粒子群变异策略和计及约束边界的信息共享方法的改进粒子群优化(PSO)算法,求解多目标调度优化问题;以我国西南地区某省风光蓄集成互补系统为例开展算例仿真,验证所提模型的科学性和实用性. 研究结果表明,与单目标调度相比,多目标调度兼顾经济性和环境性,所提混合粗糙集-改进粒子群算法的收敛精度更优,提高了系统的经济效益和环境效益. 引入抽水蓄能机组,对于实现系统多能源协同互补运行具有重要的意义.