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基于多目標(biāo)優(yōu)化精餾系統(tǒng)綜述
關(guān)鍵詞：精餾系統(tǒng) 多目標(biāo) 優(yōu)化 遺傳算法 粒子群
摘要：綜述了精餾系統(tǒng)中多目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題,分析列舉了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、正交設(shè)計(jì)、響應(yīng)面、遺傳算法和粒子群算法在精餾系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化中的應(yīng)用,旨在總結(jié)精餾系統(tǒng)中的優(yōu)化算法,尋求最優(yōu)操作條件的解法,為精餾塔的多目標(biāo)優(yōu)化提供參考。結(jié)果表明,針對(duì)于目前精餾系統(tǒng)的復(fù)雜多變性及混合規(guī)劃問(wèn)題,這些算法可以很好地對(duì)精餾系統(tǒng)進(jìn)行建模,預(yù)測(cè)精餾模型,預(yù)測(cè)值與模擬值擬合較好,有較高的精度。且可用于求解精餾過(guò)程中的最優(yōu)操作條件,降低系統(tǒng)的不可逆性,實(shí)現(xiàn)了精餾系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化,提高了產(chǎn)品質(zhì)量,降低了能耗。最后指出了多目標(biāo)優(yōu)化精餾系統(tǒng)方法的可行性,也表明在實(shí)際生產(chǎn)中將多種優(yōu)化算法相結(jié)合進(jìn)行多步優(yōu)化的可行性。
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