化工过程多目标优化的研究

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实现经济效益、环境等多个目标的优化是过程工业可持续发展的必然要求,开展多目标过程系统综合优化的研究具有重要意义。本文综述了在可持续发展战略下的过程系统综合和MOMINLP问题求解策略等方面的研究进展。  本文在三层次(包括模拟层,综合层和决策层)多目标过程综合解算策略的平台上,结合Aspen Plus和NSGA-Ⅱ算法对废气中丙酮回收过程的废料最少化问题进行模拟和求解,并且使用局部搜索策略对综合层得到的非劣解集进行改善,提出了逐步插值法,并进行NSGA-Ⅱ计算结果的误差估计。  应用多目标遗传算法(MOGA)求解多目标问题时,由于不能按一定精度要求收敛,求解得到的是近似非劣解集,遗传参数的取值对非劣解质量有一定影响。本文分别改变变异概率、种群规模、遗传代数和交叉概率等遗传参数的取值,得到相应的非劣解集。通过比较非劣解曲线的平滑性、非劣解集的劣解数量和端点取值,考察各个遗传参数对求解质量的影响规律。  本文在NSGA-Ⅱ算法的基础上,分别使用了惩罚函数法、优先考虑约束和优先考虑适应度值的方法对带约束问题进行求解,得到了相应的非劣解集。通过对比各自的非劣解曲线和非劣解集的质量,考察各个方法求解带约束多目标问题时的优劣。  应用本论文提出的方法进行了实例研究,对多目标优化以及其带约束的问题进行求解,非劣解集的质量有了明显的提高,并且更能反映过程的本质规律,对实际过程的最优设计、创造最佳经济效益具有一定的指导作用。
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