《複雜過程系統最佳化的簡約空間內點算法研究》是依託浙江大學，由王可心擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：複雜過程系統最佳化的簡約空間內點算法研究
- 依託單位：浙江大學
- 項目負責人：王可心
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
求解性能穩定、高效的非線性規划算法是實現過程系統最佳化目標、提高最佳化質量、為過程系統的設計/控制/操作提供有益指導的關鍵。基於過程系統最佳化命題的高維、低自由度、多不等式約束等特徵，及複雜系統嚴格機理模型的非凸、強非線性、二階導數難以獲得的特點，研究能夠利用問題結構促進最佳化求解的簡約空間內點算法。提出變維法實現不滿秩系統的空間分解及精確求解，克服簡約空間方法對不滿秩系統的求解局限性；融合線性搜尋及信賴域方法設計投影梯度可行性恢復階段，通過與內點法共享空間分解結構併合理設計可行性恢復命題，保障內點法的全局收斂性並實現對不可行系統的識別；通過收斂深度控制方法將最佳化收斂準則與過程系統運行及操作狀況相結合，權衡求解精度與效率，促進算法實時套用性能。上述理論研究將在算法軟體中實現，並通過求解標準算例庫及過程系統最佳化與控制問題進行套用驗證。本研究將為高效、穩定地求解此類最佳化問題奠定理論基礎和提供軟體工具。
結題摘要
本項目針對複雜過程系統最佳化計算的收斂性和實時性問題，進行非線性規劃(NLP)內點算法與求解技術研究。在基於線性相關模型的最佳化求解方面，對簡約空間算法提出了變維法，克服了線性相關係統的求解局限性。並將該方法擴展到全空間算法，提出了結構正則化方法，促進線性相關約束下最佳化算法的求解性能；針對最佳化計算收斂困難，提出了與簡約空間算法共享空間分解結構的投影梯度可行性恢復算法，促進最佳化算法的全局收斂，並實現不可行系統識別；針對線性相關的不相容模型導致的最佳化求解失敗問題，提出了檢測矛盾約束集合的系統化方法；針對最佳化計算延遲導致的控制性能下降，提出了有限精度求解(RPS)準則，實現最優控制問題的快速求解；為了提高內點法在動態最佳化求解中的性能，基於聯立求解策略，提出了動態問題的隨機採樣移動有限元(RSMFE)與簡化移動有限元(SMFE)離散化方法，在保證求解精度的同時，提高了動態最佳化求解的魯棒性，滿足了變負荷最佳化的實時性需求。此外，實現了動態最佳化問題的自動離散化，簡化了動態問題的描述與求解過程，建立了優秀建模環境與內點算法的接口。
