【摘 要】
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过程综合中超结构混合整数非线性规划(Mixed-integer nonlinearprogramming,MINLP)的求解对过程综合具有至关重要的作用。本文对过程综合中超结构MINLP的求解及其应用做了深
【出 处】
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浙江大学信息科学与工程学院 浙江大学
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过程综合中超结构混合整数非线性规划(Mixed-integer nonlinearprogramming,MINLP)的求解对过程综合具有至关重要的作用。本文对过程综合中超结构MINLP的求解及其应用做了深入研究。本文的研究成果和创新点如下:(1)提出了一种针对过程综合中超结构MINLP的三层嵌套式求解方法。该方法综合了启发式算法和确定性算法各自的优点,并针对过程综合中超结构MINLP的特点提出了自适应模型改善机制。其中启发式算法(GA,SA,TS)在外层搜寻最优的整型变量,当这些整型变量固定后,利用自适应模型改善机制对内层NLP问题进行自动模型改良。重新建模后的NLP再交与最内层的拟牛顿法(例如SQF)求解。最内层的结果又返回外层启发式算法用于搜寻更优的整型变量,整个算法重复运行直到外层终止准则满足为止。相比于传统的确定性算法,它集合了自动建模和启发式算法,全局最优性上有保证;而相对于单纯的启发式算法,他又利用了确定性算法,具有效率上的明显优势。(2)通过对换热网络超结构MINLP的深入分析,详细的阐述了三层嵌套式方法在换热网络综合的应用,结果显示了该方法的可行性和良好性能。(3)针对水网络综合问题,提出了一种将用水网络和处理水网络综合到一个网络的超结构MINLP模型。该模型具有最少化的连续变量数、易于扩展、良好的通用性。并结合三层嵌套式方法对水网络综合问题进行了有效求解,结果显示了该方法对于水网络综合的可行性和良好性能。
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