连续过程的多目标优化

摘要：

在模块环境(Aspen Plus)下,建立了基于多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解多目标优化问题的系统结构,并对含循环物流的连续过程废料最小化问题进行求解.在求解过程中遗传算法需要反复调用流程模拟,而流程中循环物流的迭代收敛使优化计算效率较低.为减少流程迭代次数本文提出2个加速策略:一是变收敛精度策略,在优化计算初始阶段,使流程在较低精度下收敛,快速淘汰劣点,随着优化的进行,将流程收敛精度逐步提高,得到高质量的非劣解;二是循环流初值策略,利用已有的计算值,回归决策变量与循环流变量的对应关系,改善循环流初值.实例结果表明,加速策略减少了一半左右的流程迭代次数,效率提高50%,本文提出的求解多目标问题的方法能方便地得到问题的Pareto最优解集,可应用于一般连续化工过程的多目标优化.

关键词：NSGA-Ⅱ、模块环境、多目标优化、连续过程

所属期刊栏目：26

分类号：TQ028;TQ015.9;O6-39(一般性问题)

在线出版日期：2010-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1433-1437