購物車(0)
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,針對于目前精餾系統(tǒng)的復(fù)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(jìn)行建模,預(yù)測精餾模型,預(yù)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(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。
化工進(jìn)展雜志要求:
{1}請?zhí)貏e注意：著錄參考文獻(xiàn)出處時(shí)，期刊引文須注明的是引文所在具體頁碼，而非該文獻(xiàn)在期刊中的起訖頁碼；報(bào)紙引文必須在日期之后注明文獻(xiàn)所在的版次。
{2}文稿內(nèi)容依次為：中文標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞；英文標(biāo)題、英文摘要、英文關(guān)鍵詞；正文；參考文獻(xiàn)。
{3}稿件不涉及保密問題，署名無爭議，稿件一律文責(zé)自負(fù)，本刊有權(quán)對來稿做文字修改。
{4}中文文題一般不宜超過20個(gè)漢字。英文文題應(yīng)與中文文題含義一致，一般不宜超過10個(gè)實(shí)詞。文題應(yīng)恰當(dāng)、簡明地反映文章主題，盡量不用外文縮略語。
{5}來稿請?jiān)敿?xì)注明作者簡介、作者單位、地址、郵編、聯(lián)系電話E-mail。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
