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基于多目標優(yōu)化精餾系統(tǒng)綜述
關鍵詞：精餾系統(tǒng) 多目標 優(yōu)化 遺傳算法 粒子群
摘要：綜述了精餾系統(tǒng)中多目標的優(yōu)化問題,分析列舉了人工神經(jīng)網(wǎng)絡、正交設計、響應面、遺傳算法和粒子群算法在精餾系統(tǒng)多目標優(yōu)化中的應用,旨在總結精餾系統(tǒng)中的優(yōu)化算法,尋求最優(yōu)操作條件的解法,為精餾塔的多目標優(yōu)化提供參考。結果表明,針對于目前精餾系統(tǒng)的復雜多變性及混合規(guī)劃問題,這些算法可以很好地對精餾系統(tǒng)進行建模,預測精餾模型,預測值與模擬值擬合較好,有較高的精度。且可用于求解精餾過程中的最優(yōu)操作條件,降低系統(tǒng)的不可逆性,實現(xiàn)了精餾系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化,提高了產(chǎn)品質量,降低了能耗。最后指出了多目標優(yōu)化精餾系統(tǒng)方法的可行性,也表明在實際生產(chǎn)中將多種優(yōu)化算法相結合進行多步優(yōu)化的可行性。
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