多目標優(yōu)化方法研究及在工程中的應用.pdf

1、多目標優(yōu)化問題是實際工程中普遍存在并期待解決的問題。在石油化工生產中，催化裂化分餾塔是一個典型的多目標優(yōu)化問題，然而，目前該問題的應用研究非常少見，因此，本文的研究在于尋求一種好的多目標優(yōu)化方法進行生產過程優(yōu)化，其對于提高生產、增大效益有著重要的實際意義。 首先，本文概述了多目標優(yōu)化問題的數(shù)學模型、相關概念和解的性質，以及多目標優(yōu)化方法的發(fā)展狀況。 其次，本文研究了三種多目標優(yōu)化方法，分別是基于數(shù)學統(tǒng)計理論的最小偏差法、

2、基于進化策略的多目標遺傳算法和基于函數(shù)聯(lián)接網絡的多目標模糊解法。并首次將這三種方法應用于FCCU分餾塔多目標優(yōu)化問題，以期對實際工程生產過程進行優(yōu)化。在多目標遺傳算法中，本文構造一個綜合評價函數(shù)對各子目標進行綜合評價，并提出一種多群體變異的更新策略，使各子目標迭代群體中的優(yōu)良個體在綜合評價函數(shù)對應的迭代群體中得以繼承，有效地提高了綜合評價的效果；而在基于神經網絡的多目標模糊解法中，本文改進了函數(shù)聯(lián)接網絡的擴展函數(shù)，從而平衡了單層平面網絡