混沌搜索方法及其在化工过程优化中的应用

提出利用混沌搜索方法结合精确不可微罚函数求解约束优化问题的新方法 ,并将该方法用于闪蒸过程优化 .结果表明 ,该方法算法简单 ,实现容易 ,求解精度和可靠性较高 ,是解决化工优化问题的有效方法 .     

大规模化工过程优化中的SQP-filter算法

逐次2次规划法(SQP)是目前求解非线性约束问题十分有效的方法,但一般都采用罚函数进行线性搜索,这使得它有了很大的限制性,Roger Fletcher和Sven Leyffer等提出了一种filter SQP优化方法,在充分研究这种方法的基础上,编制了计算程序,将其应用到化工过程优化中,多种计算实例表明,该算法优于传统的SQP法。     

罚函数在复合材料工字梁优化设计中的应用

复合材料工字梁的设计属于多变量多约束问题,传统方法在计算时多采用经验公式,计算迭代过程繁琐,不能使材料得到充分利用。本文采用外点法罚函数的数学优化方法,对复合材料的工字梁进行优化设计,获得了较好的结果,与传统优化方法相比,加快收敛速度,缩短了计算时间。     

基于遗传算法的结构振动主动控制优化方法

在结构振动主动控制的研究中,控制能量是限制其广泛应用的瓶颈。为减少控制系统所需能量,有必要对结构进行优化设计,而传统的优化方法对于振动主动控制系统的优化不太适合。为此,在杂交遗传算法和实代码遗传算法的基础上,开发了一种改进的杂交遗传算法,该算法不仅可以计算含不等式约束的优化问题,而且可以处理含线性等式的优化目标问题。最后给出了计算实例来说明所提方法的有效性。     

蓄热式换热器的优化设计

提出了一种基于改进遗传算法的蓄热式换热器优化设计方法。该方法以换热器直径、蓄热部分的长度、冷(热)流体的流通面积比、转子的转速及烟气出口平均温度6个独立变量作为优化设计变量,考虑了由技术条件限制的工艺和结构约束,将换热设备的年运行费用作为寻优目标函数,运用改进遗传算法求解。优化结果表明,换热器的年成本有了明显的降低。     

基于神经网络模型的混沌优化及其应用

研究一种新型优化算法－混沌优化,提出加快解的疏敛速度和精度新方法,并与精确不可微罚函数结合来求解非线性约束优化问题。对不能用数学解析式精确表达的优化问题利用神经网络建模,在此基础上进行混沌搜索寻优。该方法应用于甲醛生产过程的稳态优化,获得较好的经济效益。     

分级优化用于边值固定的化工动态优化问题

针对边值固定的化工动态优化问题, 提出了分级优化策略, 包括约束优先与目标优先两种方案, 它们的基本思想是将原问题转化为一系列的边值无约束问题, 采用目前成熟的优化算法加以集成即可实现. 对于控制变量受箱型约束的问题, 采用三角函数转换将其转化为控制无约束问题. 分级优化策略避免了罚函数策略的缺陷. 实例研究显示了分级优化策略能以足够的精度满足边值约束, 三角函数转换法是可行的.     

基于罚因子协进化微分算法优化换热网络

惩罚函数法优化有约束换热网络时,罚因子的取值过大降低计算效率,过小降低优化精度,设置合适的罚因子值却不容易。基于微分进化算法优化连续变量的启发,采用罚因子协同进化机制,同步优化罚因子与解变量,应用于换热网络优化问题。协进化机制优化主要思想如下:建立两类种群,一类为罚因子种群,一类为换热面积种群。优化过程中,每一组换热面积种群用来评价每一个罚因子个体,逐个优化所有解种群,得到所有罚因子个体的评价值,再根据微分进化的思想,对罚因子执行变异、交叉、选择过程,进化罚因子。两类种群如此反复交替优化,直到满足终止条件。算例证明,协进化机制应用于换热网络优化能进一步提高优化效率与精度,也为混合算法选取合适的罚因子优化换热网络提供了一种新思路。     

带修复操作整型编码遗传算法求解大规模机组组合问题

针对发电机组组合调度问题,提出了一种带修复操作的整型编码遗传算法(r-ICGA)。算法采用整数串的编码方式,有效减小了染色体的长度。同时引入一组新的修复操作来处理约束,将进化过程中产生的新个体修复成为可行个体。与罚函数约束处理方法相比,所提算法不引入惩罚项,避免了针对不可行解的经济负载分配子问题求解,节省了大量计算时间。将所提方法应用于六种不同规模的机组组合问题,仿真结果表明算法的搜索效率更高,求得的调度结果更好。随机组规模增大,算法所需执行时间近似线性地平缓增长,表明r-ICGA算法比其他方法更适合于求解大规模机组组合调度问题。     

基于遗传算法的层压板强度优化设计

本文的主要目的是研究遗传算法的优化机理并将遗传算法应用到复合材料层压板铺层的优化设计中。在深入理解力学原理,熟悉掌握数值计算方法的基础上对层压板进行强度优化设计。因此,在深入研究单层复合材料以及叠层复合材料的弹性特征理论基础和改进的遗传算法优化理论之后,针对复合材料层压结构遗传算法优化设计中层压结构参数具有离散型的特点,提出了适合复合材料层压结构遗传算法优化设计的整数编码策略,以整数来表征层压结构参数,这种编码方式简单直观、使用方便、易于进行遗传算法的交叉及变异操作。在分析层压结构强度的基础上,针对结构强度优化的目标构造了可用于遗传算法的适应度函数。同时参考了一定的铺层规则,在铺层角度限制为工程中常用的四种角度的前提下,应用遗传算法对层压板进行了铺层优化设计。设计结果表明,由于遗传算法特有的处理离散型问题的优势,在层压板铺层的优化设计中应用遗传算法是可行和可信的。     

改进的膜计算仿生优化算法及在汽油调和中的应用

为提高膜计算仿生优化算法在求解流程工业复杂优化问题的计算性能,提出一种改进的膜计算仿生优化算法。该算法采用一个新的不确定性提取规则取代改进前的提取规则。4个有约束标准测试函数被用于检验该算法的计算性能,计算结果及对比显示了改进算法在鲁棒性和效率等方面优于改进前算法。改进算法应用于汽油调和优化问题,更高利润的配方及算法的计算效率证实了改进算法的优越性和实用性。     

基于遗传算法的高职化工院校排课系统的设计与实现

排课问题是一个有约束的、多目标的组合优化问题,并且已经被证明是一个NP完全问题。遗传算法是一种随机搜索算法,非常适合于解决NP问题。本文将遗传算法应用于求解课表问题,采用优化编码结构组合的方法减少排课冲突,降低算法的复杂度;对排课问题的关键参数进行量化分析,针对染色体编码完成各个遗传算子的设计和开发任务,最后集成排课的整体优化算法。     

基于聚类分析和可视化的增强遗传算法—I.算法的引出、原理与分析

提出了一种基于数据可视化的聚类分析法(ClusterConstrainedMapping,CCM)和人机结合的增强遗传算法,可保证进化过程在可行域中进行,不需要任何惩罚函数参数,可有效地进行带约束问题的优化.     

基于知识改进的文化算法及其在化工动态优化中的应用

针对化工以及生化过程的动态优化问题,提出了一种基于改进知识引导的文化算法。该算法首先对控制搜索域与时间域分别进行了等分和离散化,利用"软约束"思想编码控制序列,采用"种群产生"-"控制域进化"-"种群寻优"迭代过程实现对控制序列的逐步寻优;其次在种群空间采用遗传算法,在信度空间采用差分算法,并将进化过程中的已有种群信息设计为3种知识,通过分析知识、提取知识、管理知识来指导进化过程。由于引入了文化进化理念和机制,大大提高了动态优化问题的搜索效率。通过3种典型化工动态优化问题的仿真实例,表明该算法具有较好的寻优效率以及更好的优化结果,验证了该算法在解决具有非线性动态约束问题的有效性。     

模块环境下的filter-SQP用于过程优化

引言 20世纪70年代中期以来,经过许多学者的努力,SQP法成为求解非线性规划(NLP)问题最有效的方法之一.     

Efficient constraint handling scheme for differential evolutionary algorithm in solving chemical engineering optimization problem

This paper introduces a new constraint handling scheme developed for the differential evolutionary algorithm to solve constrained optimization problems. The developed approach uses a repair algorithm based on the gradient information derived from the equality constraint set to correct infeasible solutions. A dominance-based selection scheme is also applied to incorporate constraints into the objective function. To illustrate the developed algorithm and to compare its efficiency with other tradition method, several test problems and chemical engineering optimization problems are used. A traditional constraint handling technique is compared; both in terms of solution quality and the number of function evaluations required. The performance of our developed scheme compares favorably with traditional penalty function method. Our developed algorithm can effectively handle constraints encountered in chemical engineering optimization problems.     

混合装药内弹道性能优化及应用

为了研究混合装药结构对内弹道性能的影响,以某舰炮为工程背景,提出内弹道多目标优化设计方案,研究了目标函数、设计变量及约束条件.采用e-约束法对次要目标函数进行简化处理,利用当前流行的进化算法—遗传算法进行优化计算,并针对内弹道数学模型特性,对算法进行改进.最后,通过进化计算得到的优化方案为一组非劣解集,同时验证了该改进...     

智能约束处理技术综述

首先时函数约束优化问题进行数学描述,分析其求解难点,然后综述当今主流的一些智能约束处理技术.包括罚函数法、基于排序的方法、基于可行性规则的方法、基于多目标的方法、特殊算子、基于译码器的方法、基于文化算法的技术、修补技术以及混合策略等,最后提出了有待进一步研究的几个方面.     

自适应混合粒子群约束优化算法及其在软测量模型参数估计中的应用

对于软测量模型参数估计问题, 针对传统梯度法求解非线性最小二乘模型时依赖初值、需要追加趋势分析进行验证和无法直接求解复杂问题的缺陷, 提出将参数估计化为约束优化问题, 使用混合优化算法求解的新思路。为此提出一种自适应混合粒子群约束优化算法(AHPSO-C)。在AHPSO-C算法中, 为平衡全局搜索(混沌粒子群)和局部搜索(内点法), 引入自适应内点法最大函数评价次数更新策略。对12个经典测试函数的仿真结果表明, AHPSO-C是求解约束优化问题的一种有效算法。将算法用于淤浆法高密度聚乙烯(HDPE)串级反应过程中熔融指数软测量模型参数估计, 验证了方法的可行性与优越性。     

二元提馏式间歇精馏的优化操作与最小汽化总量

理想操作条件下二元提馏式间歇精馏优化操作的汽化总量与最小汽化总量的计算是约束函数优化问题。本文采用罚函数法,将此约束函数优化转变为无约束函数优化,并采用固定双步长因子梯度法数值求解该函数的极值。计算表明:固定双步长因子梯度法具有良好的收敛性,同时,降低分段数较多时,数值截断误差积累对计算结果的影响。二元提馏式间歇精馏优化操作较恒残液组成操作的能耗低的原因如下:在理论板数相对较少(接近二元提馏式间歇精馏恒残液组成操作所需的最少理论板)时,优化操作通过控制再沸比提高了能耗效率;在理论板数相对较多时,优化操作通过控制再沸比,在保证过程的能耗效率较高的同时,可尽可能快地将物料移出系统,减少了精馏过程中塔顶贮槽内液体的混合熵产。通过对计算结果的归纳与外推,得到了理想操作条件下理论板数为无穷多时二元提馏式间歇精馏优化操作再沸比的变化方式以及最小汽化总量的计算公式。