【摘 要】
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为了更有效地解决催化裂化分馏塔多目标优化问题,本文根据熊俊文等所建催化裂化分馏塔多目标优化问题的数学模型,提出采用自适应粒子群法作为优化手段.在传统粒子群算法中,由
【机 构】
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华南理工大学理学院,广东,广州,510640;
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为了更有效地解决催化裂化分馏塔多目标优化问题,本文根据熊俊文等所建催化裂化分馏塔多目标优化问题的数学模型,提出采用自适应粒子群法作为优化手段.在传统粒子群算法中,由于每代粒子飞行时间固定为1,导致产生"振荡",且惯性权重ω是线性递减的,没有充分利用目标函数所提供的其它信息,使得搜索方向的启发性不强,收敛速度较慢且易陷入局部极值.本算法在传统粒子群法基础上,采取自适应调整飞行时间,减少"振荡"现象的产生,并且充分利用目标函数提供的信息,动态变惯性权值,增强算法的启发性,有效地跳出局部极值.通过参数调试,选取一组合适的参数优化分馏塔.将本法与申慧敏等IPAGA、周晓静等ASACA的优化结果及优化过程加以比较,结果表明:本法优化结果较好而且速度快,与ASACA最优解相同,无论综合测评函数还是子目标函数的取值均高于IPAGA,同时克服了ASACA中暂停现象,大大地减少了时间花费,有利于提高生产效率,是行之有效、多目标优化分馏塔的方法.但是本法在处理复杂的多目标优化问题时存在一定的局限性,还有待进一步改进.
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