炼油厂原油选购多目标优化

为保证原油加工装置的平稳生产和取得好的经济效益,大多数炼油厂会通过控制混合性质同时选购几种原油进行混炼.原油选购优化现已成为提高炼油厂经济效益的重要手段.以炼油厂原油选购利润最大以及混合原油与目标原油的性质相对偏差最小作为目标,建立了一个多目标原油选购优化混合整数非线性规划模型.在多目标列队竞争算法(MOLCA)的基础上,改进了目标值的排序方式,并加入变异算子,提出了一种改进的多目标列队竞争算法(IMOLCA).利用IMOLCA优化求解该模型,可以得到两优化目标最优解集的Pareto前沿.通过实例分析,验证了模型和算法的有效性.计算得到的方案可为炼油厂原油选购提供参考.     

基于人工神经网络降维映射的统计优化方法

提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上,并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线,从而,可直观出该函数的最优点或最优区域,通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明,基于神经网络降维映射的优化方法,直观、准确、可靠,对于有约束优化问题的求解特别有效．     

可视化方法对提取总黄酮工艺条件的优化

采用一种新的工业过程操作优化方法——可视化优化方法，对超声波法从银杏叶中提取总黄酮工艺条件进行优化．通过对实验数据进行分析、处理和降维映射产生平面图，并对各影响参数与目的指标之间进行函数拟合，生成目标函数等值线．从等值线图中找出最佳操作点或方向，进而作出优化决策．实例计算结果表明，该方法是有效的．     

考虑蒸汽温位因素的全局能量集成方法

建立了考虑蒸汽温位因素的全局能量集成超结构,描述了在全局热源、公用工程、汽轮机、全局热阱之间进行热量传递和交换的所有可能的拓扑结构。基于此超结构,建立了全局能量集成的混合整数非线性规划模型,并用列队竞争算法进行求解。通过优化求解,得到高压、中压和低压蒸汽的优化温位和流量,使全局能量集成更有效。实例表明:本文所提出的方法优于没考虑蒸汽温位因素的全局能量集成。     

连续变量函数全局优化算法—列队竞争算法

提出了一种全局优化搜索新算法——列队竞争算法．算法在模拟进化过程中,始终保持着独立并行进化的家族,通过家族内部的生存竞争和家族间的地位竞争这两种不同的竞争方式,使群体快速进化到最优或接近最优的区域．根据家族的目标函数值大小排成列队,并按家族在列队中的地位不同获得不同的竞争推动力,使得各个家族在列队中的位置发生动态的变化,从而使得局部搜索与全局搜索达到均衡．数值计算结果表明,列队竞争算法具有在复杂搜索空间内迅速搜索到最优解的能力     

过程系统寻优新方法——非线性映射主轴分析法

对于实际过程系统的寻优,大都是多维的非线性优化问题,寻求一种全局稳定最优数值解的方法,一直是人们关注的课题．本文应用人工神经网络的拓扑映射技术,提出非线性映射主轴分析法．这种新方法将一个多维空间的非线性问题降维映射到二维平面,籍目标函数等值分布曲线的分析,决策出最优点或最优区域,通过逆映射运算可将其还原到多维空间用原始变量表示．从本文的例证可见,这种方法直观、简便、有效、得出的最优解准确、可靠     

解换热网络同步综合问题的列队竞争算法

给出了换热网络同步综合问题的数学模型和拓扑结构的描述,并确定了产生相邻换热网络的策略。在此基础上,提出了列队竞争算法解网络综合问题的计算方法。对实例问题的求解得到了优于文献报道的结果。     

基于基矩阵和基矩阵集合的分离网络优化模型

分离网络综合问题因其巨大的搜索空间导致优化计算的高复杂性。为提高分离网络综合问题的求解效率,该文提出了基矩阵和基矩阵集合的概念,建立了分离网络优化模型。列队竞争算法因其具有快速搜索到全局最优解或近似全局最优解的优点,而被用来求解该分离网络优化模型。用该文提出的方法对两个较大规模的分离网络综合问题进行了求解。计算结果证明:该方法能有效减少变量数,提高全局最优解的搜索效率。     

可视化优化方法在填料配比中的应用

针对均匀设计在材料多因素试验中数据离散性大的问题。提出可视化优化方法．通过对均匀设计实验数据的处理。找出满足一定抗压强度的填充材料的最佳配比．实际应用证明该方法是有效的，可以节省大量试验，又可克服数据离散性大的问题．同时，它能挖掘出数据中所隐藏的有用信息，快速准确地得出最优配方。