全局群搜索优化算法及其在汽油调合中的应用
汽油调合是炼油生产的重要环节，它是将各种组分油和添加剂按一定的比例调合成各种规格的成品油。对于任何一种给定的规格产品，调合组分的选择及其配方的确定取决于产品质量要求、组分成本、组分属性和组分可得性等众多因素。汽油调合配比生产优化是一种非线性约束的多峰优化问题.针对一般群智能优化算法在解决此类优化中易陷于局部最优解,提出了一种改进的群搜索优化算法——全局群搜索优化算法(GGS0).该算法采用混沌机制初始化粒子在解空间内均匀分布;在算法前期,保留GS0的追随者进化策略,以保证算法的收敛速度.在算法后期,对追随者引入速度更新和个体最优,以保证算法的收敛精度;在粒子陷入局部极值时,对追随者和游荡者引入一种新的交叉、变异机制和自适应混沌扰动机制,以保证粒子跳出局部极值,提高算法全局寻优性能.分别用4个标准测试函数对优化算法进行测试,结果表明:GGS0算法与标准GS0、线性递减惯性权重粒子群算法(LDwPS0)比较,收敛速度和全局寻优性能有明显优势.汽油在线调合优化实例应用表明:该算法有较快的收敛速度,能够较准确地寻得全局最优.
炼油生产 汽油调合 全局群搜索优化算法 混沌机制 收敛速度
袁奇 程辉 钟伟民 钱锋
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237
国内会议
呼和浩特
中文
4427-4433
2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）