流程雁阵的多目标跟踪优化方法

流程雁阵(Process Goose Queue,PGQ)[1]为流程系统的分解协调优化提供了一个新的方法,然而,目前PGQ方法尚存在许多不足,如简单地将个体PGQ的状态跟踪处理为单目标优化问题,这与实际流程操作不符;而多级PGQ系统优化仍采用传统的数学规划方法,对模型要求苛刻且依赖于初值的选取。为此,论文提出了一个面向流程雁阵多目标跟踪的优化方法。首先对多级PGQ系统进行了结构优化,然后将NSGA-Ⅱ用于多级PGQ系统中个体PGQ的多目标优化求解,得到Pareto解集;在此基础上,将逼近理想解捧序法(TOPSIS)和扩展傅里叶幅值灵敏度分析法(EFAST)应用于个体PGQ的多目标决策,并从Pareto解集选取最优解在多级PGQ系统中逐级传递,实现流程系统的分解协调优化。仿真实例验证了方法的可行性和有效性。