分布式并行遗传算法在强耦合分离过程综合优化中的应用
针对强耦合分离系统各个操作参数关联严重,难于进行最优综合的特点,本文提出了一种通用的优化方法,即分布式并行遗传算法结合模块化模拟软件对流程进行优化.本方法利用商业化模拟软件ASPEN PLUS对分离过程进行模拟,用普通PC网络来构造并行环境,用Winsock编程实现网络通信,利用逐级进化策略加速并行遗传算法收敛,并采用主从式模型的拓扑结构.实例验证表明,该方法可以有效的优化复杂分离系统.优化得到的年费用值比文献值低14.5％.本文还进一步分析了群体大小对优化结果差异度的影响,结果表明,随着群体数的增大,结果差异度变小且更接近于最优解。
模块化模拟 强耦合分离 过程优化 并行计算 遗传算法
邹来禧 吴嘉
浙江大学化学工程与生物工程学系,浙江,杭州,310027
国内会议
天津
中文
1752-1757
2006-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）