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1、VDoOl.I2:8增10刊.14135/j.cnki.1006-3080.2002.s1.001华东理工大学学报2002-09JournalofEastChinaUniversityofScienceandTechnology1文章编号:1006-3080(2002)NN-S0-0001-05多目标遗传算法在甲醇合成优化中的应用*陈霁威,黄道(华东理工大学自动化工程中心,上海200237)摘要:针对甲醇合成优化中的多个目标函数,对多目标遗传算法进行了改进,引进了多个体交叉算子和种群间的变异算子,使用多目标权重因子解决了适应度函数的构造问题,不仅提高了算法本身的运行速度,而且在处
2、理实际的多目标优化时,提供了较好的灵活度,在指导实际生产中表现出了良好的性能。关键词:多目标遗传算法;甲醇合成;在线优化中图分类号:TP273文献标识码:AApplicationofMulti-objectiveGeneticAlgorithmtoMethanolSynthesisOptimizationProcess*CHENJi-wei,HUANGDao(ResearchCenterofIndustrialAutomationECUST,Shanghai200237,China)Abstract:Forthepurposeofimprovingtheperformanceof
3、methanolsynthesisoptimizationprocesswithmultipleobjectivefunctions,themulti-objectivegeneticalgorithmismodifiedinthispaper.Multi-in-dividualcrossoveroperatorandmutationoperatoramongpopulationsareintroducedandmulti-objectiveweighingfactorisusedforsolvingproblemofconstructingadaptivefunctions,r
4、esultingfasterrunning-speedandbetteragilityandshowinggoodperformanceinitspracticalapplications.Keywords:multi-objectivegeneticalgorithms;methanolsynthesis;onlineoptimization当一个最优化问题给定了两个或两个以上的性应度函数形式方面遇到了困难。遗传算法的优化过能指标时,我们便称之为多目标最优化问题(Multi-程利用的唯一信息就是适应度函数,其选取直接影objectiveoptimization)。相应地,用以求
5、解多目标优响遗传算法的收敛速度以及优化结果。从单个目标化问题的遗传算法被称为多目标遗传算法(Multi-函数到适应度函数的映射是非常方便的,但在objectiveGA,MGA)。MGA中如何将多个目标函数映射到反映位串性能多目标最优化问题与单目标最优化问题最大的[1]优劣的适应度函数中则是一个难题。区别是“最优”这个概念。在单目标最优化问题中,只要给定的单个目标达到最大化或最小化,就达到了1甲醇合成在线优化方案最优。而在多目标最优化问题中,在考虑最优时,必须把各个性能指标结合起来进行评价,因此很难指1.1最优化系统范围和目标函数的确定出哪一个方案更优。由于多目标最优化问题存在的甲
6、醇反应是一个单程转化率很低的反应。Lurgi这一特殊性,使得多目标遗传算法在选择适当的适式甲醇合成塔由于是列管水夹套的固定床反应器,E-mail:cjw@aerc.auto.ecust.edu.cn同冷激式的I.C.I反应器相比,具有较强的热自衡收稿日期:2002-02-28能力,允许入塔气流量在一定范围内作较大的波动。作者简介:陈霁威(1974-),主要从事工业计算机控制、复杂工业过程建模与控制、神经网络理论及其在工业过程中的应用等。因此,仅以合成反应器作为优化研究对象,在一定的2华东理工大学学报第28卷入塔气流量条件下通过调节反应温度和入塔气氢碳为:比来使反应器的单程转化率最
7、高,这种优化指标具J=T1(Noutyout,m-Ncyc,m)-有一定的局限性。入塔气流量的可调意味着循环气T2Nc-T3Ne(2)流量的可调,而循环气流量是甲醇合成回路控制中以上式作为目标优化函数,通过优化计算调整一个重要的操作变量,因此考虑将整个甲醇合成回操作变量的数值,我们可以使甲醇合成回路的经济[2]路作为优化的系统范围。效益处于最优的状态。将式(2)两边同时除以对于甲醇合成生产装置来说,有多个目标函数(Noutyout,m-Ncyc,m),再通过简单的转化,优化目标可
