遺傳算法用于多目標(biāo)過(guò)程優(yōu)化綜合的研究.pdf

1、過(guò)程系統(tǒng)綜合是指按照規(guī)定的系統(tǒng)特性，尋求所需要的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其各子系統(tǒng)的性能，并使系統(tǒng)按規(guī)定的目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化組合。它是過(guò)程系統(tǒng)工程學(xué)的核心內(nèi)容，是過(guò)程系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。隨著近年來(lái)在過(guò)程集成設(shè)計(jì)中需要同時(shí)考慮環(huán)境性、經(jīng)濟(jì)性和可操作性等因素，化工過(guò)程的多目標(biāo)優(yōu)化綜合成為一個(gè)重要的研究課題。多目標(biāo)過(guò)程優(yōu)化綜合問(wèn)題為多目標(biāo)混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型的求解。多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題與單目標(biāo)優(yōu)化不同，多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的特點(diǎn)是極少存在絕對(duì)最優(yōu)解，而是存在一個(gè)非劣解集(Pa

2、reto解集)，多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)的主要目的就是尋求Pareto解集中的一個(gè)或多個(gè)滿意解。求解方法主要有數(shù)學(xué)規(guī)劃法和多目標(biāo)進(jìn)化算法。以多目標(biāo)遺傳算法為代表的進(jìn)化算法被認(rèn)為特別適合求解此類問(wèn)題。遺傳算法大多用于單目標(biāo)問(wèn)題的優(yōu)化，近十幾年來(lái)將遺傳算法應(yīng)用到多目標(biāo)優(yōu)化的研究得到了很大的發(fā)展。 本文在充分研究了多目標(biāo)過(guò)程優(yōu)化綜合方法的基礎(chǔ)上，在化工通用模擬軟件ECSS—化工之星平臺(tái)上開(kāi)發(fā)了一個(gè)多目標(biāo)化工過(guò)程優(yōu)化綜合系統(tǒng)。本系統(tǒng)采用遺傳算法。

3、 本系統(tǒng)對(duì)精英保留的非劣排序遺傳算法(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithm，NSGA-Ⅱ)進(jìn)行了改進(jìn)，針對(duì)化工過(guò)程的模型特點(diǎn)，對(duì)改進(jìn)的精英保留的非劣排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)在過(guò)程綜合中的應(yīng)用研究進(jìn)行了討論，并認(rèn)為該算法應(yīng)是求解此類問(wèn)題的有效算法。 本文開(kāi)發(fā)了具有多目標(biāo)優(yōu)化綜合功能的模塊，將該模塊集成于化工模擬軟件ECSS—化工之星，為過(guò)程優(yōu)化綜合提供了方便而可靠的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)過(guò)程模擬