基於流程模擬器和列隊競爭算法的並行最佳化方法研究

《基於流程模擬器和列隊競爭算法的並行最佳化方法研究》是依託武漢理工大學，由鄢烈祥擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於流程模擬器和列隊競爭算法的並行最佳化方法研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：鄢烈祥
• 依託單位：武漢理工大學

項目摘要

在過程工業領域，流程模擬器已廣泛用於流程的模擬分析和設計，但它用於化工過程最佳化時，卻遇到了計算時間負擔過重的難題。為解決這一難題，本項目提出了基於流程模擬器和列隊競爭算法的並行最佳化方法的研究課題。主要研究內容包括：構建分散式並行最佳化計算的平台；集成MATLAB與流程模擬器軟體；研究基於流程模擬器和列隊競爭算法的並行最佳化方法，以及並行多目標最佳化方法；將其最佳化方法套用於化工過程。通過本項目的研究，以期在減少計算時間和提高解質量上取得較大的突破，為利用流程模擬器進行化工過程綜合集成、設計改造和操作最佳化提供新的方法與技術。

結題摘要

在過程工業領域，流程模擬器已廣泛用於流程的模擬分析和設計，但它用於化工過程最佳化時，卻遇到了計算時間負擔過重的難題。為解決這一難題，本項目提出基於流程模擬器和列隊競爭算法的並行最佳化方法的研究課題。研究取得的進展如下： 對多目標最佳化問題的求解研究，基於目標輪換的思想，提出了多目標列隊競爭算法（MOLCA）。套用一組經典的測試函式對提出的算法進行了測試，並從運算效率、收斂性和分布性等方面與NSGA-II算法進行了比較。得出的結論是：除少數幾個測試函式外，MOLCA算法比NSGA-II算法具有明顯的優勢。 在MATLAB軟體平台上,研究了Aspen plus流程模擬軟體與多目標最佳化列隊競爭算法結合，提出了算法框架。針對模擬計算中不可行點的出現導致模擬計算失敗的問題，提出了從當前不可行的搜尋點引導到可行域內的策略。該計算方法已成功套用於：MTO烯烴分離過程的多目標最佳化；常減壓裝置的多目標最佳化；胺液脫硫系統的多目標最佳化；催化裂化分離系統多產品方案的多目標最佳化。 在結合Aspen Plus流程模擬軟體解多目標問題時，為有效減少時間成本，提出了一種基於種群分散式的並行遺傳算法（PDPGA）解多目標最佳化問題的計算方法。PDPGA通過將大量的模擬任務分配給不同的節點計算機，各台節點計算機在同一時間調用Aspen Plus軟體進行計算，有效的降低了模擬過程在整個最佳化過程中的耗時，提高了最佳化效率。 在多目標列隊競爭算法套用於大數據挖掘方面，提出了基於目標值排序和歐式距離約簡數據量的算法，該算法可以有效剔除冗餘的數據，保留分布均勻有代表性的數據；對變數的約簡，提出了基於列隊競爭算法與平均影響值（MIV）結合的方法。數據量和變數約簡的方法已套用石化裝置的操作最佳化，並取得了較好的效果。 本項目研究在減少計算時間和提高最佳化解質量方面取得較大的進展，為利用流程模擬器進行化工過程綜合集成、設計改造和操作最佳化提供新的方法與技術。