检索结果-内蒙古大学图书馆

化工学报 2012年第9期63卷 2799-2804页

作者：孙漾顾幸生华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对水煤浆气化装置操作优化问题,提出了一种多种群竞争型协同文化差分进化算法(MCCDE),算法中建立了基于差分进化算法的竞争型协同策略及竞争适应度评判方法,并引入了文化算法的部分思想。同时,建立了德士古气化炉操作优化模型,将MCCD... 详细信息

针对水煤浆气化装置操作优化问题,提出了一种多种群竞争型协同文化差分进化算法(MCCDE),算法中建立了基于差分进化算法的竞争型协同策略及竞争适应度评判方法,并引入了文化算法的部分思想。同时,建立了德士古气化炉操作优化模型,将MCCDE算法用于优化模型的求解。采用某化工厂气化系统实际运行数据进行仿真,经过操作优化计算,能够获得优化的控制参数,并提高气化炉有效气产率。最后,开发了水煤浆气化操作优化系统应用软件,能够实现将建模、控制、优化技术应用于实际生产中,以提高装置的经济效益。

关键词：水煤浆气化操作优化智能优化算法软件开发

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基于多目标教学优化算法在二甲苯吸附分离过程优化中的应用

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化工学报 2015年第1期66卷 326-332页

作者：胡蓉杨明磊钱锋华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

以C8芳烃混合物的吸附分离过程作为研究对象,应用多目标教学优化算法(multi-objective teachinglearning-based optimization algorithm,MOTLBO)对模拟移动床多目标优化问题进行求解。采用TMB方法,建立了模拟移动床模型,并对两个典型的... 详细信息

以C8芳烃混合物的吸附分离过程作为研究对象,应用多目标教学优化算法(multi-objective teachinglearning-based optimization algorithm,MOTLBO)对模拟移动床多目标优化问题进行求解。采用TMB方法,建立了模拟移动床模型,并对两个典型的模拟移动床多目标操作优化问题进行了优化设计。通过与NSGA-Ⅱ算法的比较,证明了多目标教学优化算法在求解模拟移动床多目标优化问题上的有效性和优势。此外,还分析了抽出液流量、抽余液流量以及步进时间等对多目标优化非劣解的影响,优化结果为模拟移动床分离过程的工艺设计和操作提供了依据。

关键词：模拟移动床多目标教学优化算法多目标优化设计

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一种基于网格的兼顾拥塞避免与能耗均衡的WSN路由算法

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控制与决策 2016年第11期31卷 1985-1990页

作者：牛玉刚陈文广华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

提出一种兼顾拥塞避免和能耗均衡的路由算法.首先,利用一种特殊的网格模型为每个节点建立多条路径,在数据转发时通过选择权重值最大的路径作为转发路径以避免拥塞和均衡能耗;然后,考虑节点均匀分布时,通过建立虚拟网格确定网络模型,并... 详细信息

提出一种兼顾拥塞避免和能耗均衡的路由算法.首先,利用一种特殊的网格模型为每个节点建立多条路径,在数据转发时通过选择权重值最大的路径作为转发路径以避免拥塞和均衡能耗;然后,考虑节点均匀分布时,通过建立虚拟网格确定网络模型,并通过路径更新均衡能耗和避免拥塞.仿真结果表明,所提出的算法在保证数据传输的情况下,能够减少丢包率和均衡网络能耗.

关键词：无线传感器网络路由算法网格模型拥塞避免能耗均衡

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改进鲸鱼优化算法及其在渣油加氢参数优化的应用

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化工学报 2018年第3期69卷 891-899页

作者：许瑜飞钱锋杨明磊杜文莉钟伟民华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对智能优化算法在处理非线性优化问题中存在的容易陷入局部最优和收敛精度差等问题,提出了一种基于结合差分进化和精英反向学习的改进鲸鱼算法(DEOBWOA)。该算法引入对立搜索初始化、精英反向学习,并结合差分进化进行变异修正,显著有... 详细信息

针对智能优化算法在处理非线性优化问题中存在的容易陷入局部最优和收敛精度差等问题,提出了一种基于结合差分进化和精英反向学习的改进鲸鱼算法(DEOBWOA)。该算法引入对立搜索初始化、精英反向学习,并结合差分进化进行变异修正,显著有效地提高WOA算法的收敛精度和收敛速度,提高其跳出局部最优的能力。之后采用8个标准测试函数进行仿真实验,结果表明:DEOBWOA算法与标准WOA、HCLPSO、DE算法相比,全局搜索能力和收敛速度都有较大提升。最后建立了渣油加氢动力学模型,考虑到渣油加氢过程中存在诸多典型的非线性约束问题,以某炼化厂渣油加氢装置为例,应用DEOBWOA对渣油加氢反应动力学模型参数进行优化,结果表明该算法能较好地处理实际工程优化问题。

关键词：算法鲸鱼优化算法渣油加氢动力学模型参数估值优化

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基于Ms-NIPLS-GPR的化工过程性能等级评估方法

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化工学报 2021年第3期72卷 1549-1556页

作者：王浩东王昕王振雷曹晨鑫华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237 上海交通大学电工电子实验教学中心上海200240 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对化工过程中因输入输出数据间非线性关系造成在线性能评估准确度不足的问题,提出一种基于多数据空间非线性迭代偏最小二乘和高斯过程回归(multi-space nonlinear iterative partial least squares and Gaussian process regression,M... 详细信息

针对化工过程中因输入输出数据间非线性关系造成在线性能评估准确度不足的问题,提出一种基于多数据空间非线性迭代偏最小二乘和高斯过程回归(multi-space nonlinear iterative partial least squares and Gaussian process regression,Ms-NIPLS-GPR)的性能分级评估方法.首先将性能相近的过程历史数据划分成不同性能等级的集合,利用Ms-NIPLS方法提取不同性能等级训练数据的特征子空间,然后用GPR获得特征子空间与性能等级标签之间的非线性映射结构,建立输入数据与性能等级之间的离线模型.得到模型后,在线评估当前过程性能等级,同时通过构造过渡性能系数来区分稳态性能等级和稳态性能等级间的过渡性能状态.最后,将该方法应用到乙烯裂解过程在线性能评估中,说明该性能评估方法的有效性和准确性.

关键词：多数据空间非线性迭代偏最小二乘高斯过程回归模型稳态过渡性能评估

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基于AEA算法的自适应惩罚函数求解约束优化及其在丁烯烷化过程的应用

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高校化学工程学报 2013年第1期27卷 136-141页

作者：桑志祥李绍军张杰华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

提出了一种基于AEA算法处理约束问题的自适应惩罚函数法。该算法通过统计迭代种群中个体对每个约束条件违反的次数,判定各约束的强弱地位,动态自适应地调整各个约束的惩罚系数,对于强约束给予较大的惩罚系数。同时对目标函数做出了相适... 详细信息

提出了一种基于AEA算法处理约束问题的自适应惩罚函数法。该算法通过统计迭代种群中个体对每个约束条件违反的次数,判定各约束的强弱地位,动态自适应地调整各个约束的惩罚系数,对于强约束给予较大的惩罚系数。同时对目标函数做出了相适应区分修改,使得可行解和不可行解的目标函数值出现一定的区分,目标函数项和惩罚项趋于平衡,避免了惩罚力度过大或过小,有利于算法前期快速进入可行解区域,后期寻找最满意解。通过标准测试函数试验结果与DE+AMP、SSaDE算法进行比较,表明了提出的方法具有良好的适用性以及全局优化性能,将该方法应用于丁烯烷化过程的约束优化,取得了令人满意的结果。

关键词：自适应惩罚函数约束优化 AEA 丁烯烷化过程

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基于多策略扰动机制的飞蛾火焰算法及在乙烯聚合过程动力学参数估计中的应用

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高校化学工程学报 2018年第4期32卷 918-925页

作者：安许锋田洲钱锋华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对飞蛾火焰算法(MFO)早熟和易陷入局部最优的缺点,研究提出了一种基于多策略扰动机制的飞蛾火焰算法(MSMFO)。该算法通过莱维飞行和布朗运动两种机制的随机选择对飞蛾粒子进行重新定位,以克服种群后期多样性严重下降的缺陷。通过对8... 详细信息

针对飞蛾火焰算法(MFO)早熟和易陷入局部最优的缺点,研究提出了一种基于多策略扰动机制的飞蛾火焰算法(MSMFO)。该算法通过莱维飞行和布朗运动两种机制的随机选择对飞蛾粒子进行重新定位,以克服种群后期多样性严重下降的缺陷。通过对8个测试函数的仿真对比,MSMFO具有更高的收敛精度和更好的全局收敛能力。将MSMFO算法用于工业乙烯聚合过程动力学参数估计。以聚合反应动力学参数为决策变量,模型输出的数均分子量和重均分子量与实际值之间的相对误差平方为目标。结果证明,MSMFO算法具有更好的收敛性。

关键词：飞蛾火焰算法莱维飞行布朗运动动力学参数估计

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不确定条件下中间存储时间有限多产品间歇生产过程调度

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化工学报 2015年第1期66卷 357-365页

作者：耿佳灿顾幸生华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对产品处理时间不确定条件下中间存储时间有限多产品间歇生产过程调度问题,采用三角模糊数描述处理时间的不确定性,通过一种模糊排序的方法建立了以最小化模糊最大完工时间的值以及不确定度作为调度目标的数学模型,提出一种基于改进... 详细信息

针对产品处理时间不确定条件下中间存储时间有限多产品间歇生产过程调度问题,采用三角模糊数描述处理时间的不确定性,通过一种模糊排序的方法建立了以最小化模糊最大完工时间的值以及不确定度作为调度目标的数学模型,提出一种基于改进粒子群和分布估计的混合算法(IPSO-EDA)。IPSO-EDA算法在粒子群更新公式中引入基于所有粒子自身最优位置的优质个体分布信息,提高了算法的全局搜索能力,同时采用NEH初始化获得理想的初始解,采用NEH局部搜索提高算法的局部搜索能力。通过正交实验设计对算法的参数进行调节,仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性。

关键词：间歇过程生产调度中间存储不确定粒子群优化分布估计算法

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基于抽样平均近似的双层改进粒子群算法的无分流换热网络综合

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高校化学工程学报 2018年第3期32卷 620-627页

作者：陈帅罗娜华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室上海200237

针对单层优化算法求解换热网络不易找到最优解以及传统的双层优化算法计算成本较高的问题,研究以年综合费用最小值为优化目标,提出了基于抽样平均近似的双层改进粒子群算法求解无分流换热网络综合。该算法在优化初始阶段对内层变量优化... 详细信息

针对单层优化算法求解换热网络不易找到最优解以及传统的双层优化算法计算成本较高的问题,研究以年综合费用最小值为优化目标,提出了基于抽样平均近似的双层改进粒子群算法求解无分流换热网络综合。该算法在优化初始阶段对内层变量优化时以抽样平均近似方法为基础,根据随机挑选的部分粒子信息快速评价外层的换热网络结构,而外层优化通过结合变异算子的量子粒子群算法对模型结构进行优化。待缩小最优网络结构的范围后再通过竞争群算法深度优化热负荷等连续变量,从而得到最优的年综合费用。研究所提出的算法通过抽样平均近似方法对外层结构模型进行初步筛选,避免了大量非最优解网络结构下热负荷等连续变量的优化,从而减少了双层优化过程的计算量,提高了优化效率,同时在缩小网络结构范围后采用竞争群优化算法提高了优化精度,保证了优化效果。通过对两个典型算例的测试可知,研究的方法相比传统的双层算法在求解时间上缩短了近90%,在求解效果上也能达到较好结果。

关键词：换热网络综合量子粒子群算法竞争群优化算法抽样平均近似

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改进生物地理学优化算法及其在汽油调合调度中的应用

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化工学报 2016年第3期67卷 773-778页

作者：王玉梅程辉钱锋华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

汽油调合和调度优化问题中含有典型的非线性约束(NLP)问题。针对一般智能优化算法在解决此类优化问题中易陷于局部极值,提出了一种改进的生物地理学优化算法(HMBBO)。该算法设计了一种基于种群个体差异信息的启发式变异算子,弥补了Gaus... 详细信息

汽油调合和调度优化问题中含有典型的非线性约束(NLP)问题。针对一般智能优化算法在解决此类优化问题中易陷于局部极值,提出了一种改进的生物地理学优化算法(HMBBO)。该算法设计了一种基于种群个体差异信息的启发式变异算子,弥补了Gauss变异、Cauchy变异算子缺乏启发式信息的不足,以解决原算法在局部搜索时易出现的早熟问题,提高算法的全局搜索能力,并且采用非线性物种迁移模型以适应不同的自然环境。采用4个测试函数进行仿真,结果表明:HMBBO算法与标准BBO算法、基于Gauss变异及基于Cauchy变异的BBO算法比较,其收敛速度和全局寻优能力有明显改善。汽油调合和调度优化实例表明,该算法能够快速有效地找到全局最优解。

关键词：算法优化仿真汽油调合和调度优化

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