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文化算法在化工动态优化中的应用研究

【范文】文化算法在化工动态优化中的应用研究
【作者】 刘宗其;
【导师】 钱锋;
【摘要】 随着过程工业对经济指标和控制性能指标的要求越来越高,目前基于化工过程静态模型的静态优化方法已经不在适用,而对于实际的化工生产过程,其过程状态往往是动态的,是随着时间和空间而改变的,具有维数规模大、非线性程度强和反应机理复杂等特点,因此,必须要有一种更有效的动态优化机制来对其进行优化。目前应用在化工动态优化问题中的智能算法并不多,本文即以一种新型的基于文化算法框架的混合进化算法作为研究的重点。本文针对化工动态优化问题的命题特点,提出了一种具有“软约束”特性的新型染色体编码方式,同时本文结合“正交设计法”的思想提出了一种在进化过程中从全局角度获取个体隐含信息的新方法,并从该方法的合理性和有效性层面加以分析;最后,本算法通过在进化过程中有效管理个体的隐含信息,实现了对一类终端时间给定,状态无约束动态优化问题的有效求解。为了验证本文算法在解决化工动态优化问题中的普适性,本文选取了几种动态特征各不相同的案例进行应用分析,分别为:具有非线性动态特性的数学问题;“批式反应器”最优温度控制问题;“管式反应器”催化剂最佳分配问题;Park-Ramirez生物反应器中蛋白质补料的最优流率问题;具有高维和复...
【Abstract】 As the process industry asking for the increasing quanlity of optimal economic indicator and control performance, the current static optimization methods based on the static models of chemical processes have not applied, and for the actual chemical process, the state variables are dynamic, changing with time or space. The dynamic process model owns the characteristics of high dimensions, strong nonlinear and complex reaction mechanism, therefore, it is necessary to develop dynamic optimal method...
【关键词】 文化算法; 动态优化; 进化算法; 正交设计法; 化工过程; 生化过程;
【Key words】 Cultural Algorithm; Chemical Dynamic Optimization; Orthogonal Design Method; Evolutionary Algorithm; Chemical Processes; Biochemical Processes;
【范文目录】
摘要 5-6
Abstract 6
第1章 绪论 9-15
    1.1 化工动态问题的描述 9-10
    1.2 动态优化方法的发展现状 10-12
        1.2.1 间接法 10-11
        1.2.2 直接法 11
        1.2.3 动态规划法 11
        1.2.4 智能优化算法 11-12
    1.3 智能优化算法优点和不足 12-13
    1.4 本文的研究思路 13
    1.5 本文的内容组织 13-15
第2章 最优化理论与方法概述 15-25
    2.1 经典最优化理论 15-17
        2.1.1 最优化理论的发展历史 15
        2.1.2 最优化模型 15-16
        2.1.3 经典优化算法 16-17
    2.2 现代智能优化算法 17-23
        2.2.1 进化计算 18-20
        2.2.2 模拟退火 20
        2.2.3 禁忌搜索 20-21
        2.2.4 蚁群优化算法 21
        2.2.5 粒子群优化算法 21-23
    2.3 智能优化算法评价体系 23
    2.4 无免费午餐定理 23-24
    2.5 本章小结 24-25
第3章 文化算法 25-33
    3.1 文化的概念 25-32
        3.1.1 进化算法的局限性 25
        3.1.2 文化算法介绍 25-26
        3.1.3 文化算法的特点 26
        3.1.4 文化算法的基本原理 26-28
        3.1.5 文化算法的研究进展 28-32
    3.2 本章小结 32-33
第4章 基于知识改进的文化算法 33-46
    4.1 算法原理 33
    4.2 算法实现 33-39
        4.2.1 算法的框架和流程设计 33-34
        4.2.2 染色体编码 34-35
        4.2.3 规范知识 35
        4.2.4 拓扑知识 35-39
        4.2.5 历史知识 39
        4.2.6 空间传递函数 39
    4.3 算法测试实例 39-45
        4.3.1 非线性数学问题 39-41
        4.3.2 拓扑知识性能测试 41-45
    4.4 本章小结 45-46
第5章 基于知识改进的文化算法的案例应用 46-56
    5.1 Case 1:管式反应器(Tubular Reactor) 46-48
    5.2 Case 2:Park-Ramirez反应器(PR-B) 48-51
    5.3 Case 3:连续搅拌釜反应器(CSTR) 51-55
    5.4 本章小结 55-56
第6章 总结与展望 56-58
    6.1 全文总结 56-57
    6.2 作展望 57-58
符号说明 58-59
参考文献 59-65
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