基于新型混合尋優(yōu)方法的工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化.pdf

1、水在過(guò)程工業(yè)中有著十分重要的作用。我國(guó)是水資源匱乏的國(guó)家，而且由于過(guò)程工業(yè)，特別是石化、煉油、冶金等企業(yè)既是用水大戶(hù)、也是排污大戶(hù)，因此，工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)的研究在社會(huì)上引起了廣泛的關(guān)注。但在以往的工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究中大部分局限于單雜質(zhì)工業(yè)水循環(huán)系統(tǒng)，并且大多數(shù)求解算法局限于智能優(yōu)化算法。本論文針對(duì)多種雜質(zhì)的工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，并嘗試使用混合優(yōu)化算法進(jìn)行優(yōu)化研究，希望能夠?qū)^(guò)程工業(yè)節(jié)水相關(guān)研究提供一些啟發(fā)。
　　本課題針

2、對(duì)多雜質(zhì)工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究，在實(shí)際問(wèn)題的解決中，首先把用戶(hù)最關(guān)注的新鮮水用量的最小化作為首要的目標(biāo)函數(shù)，然后使用數(shù)學(xué)規(guī)劃的方法對(duì)多雜質(zhì)工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，建立混合整形非線性規(guī)劃模型，得到了多雜質(zhì)工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化結(jié)構(gòu)模型，然后對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化求解。
　　通過(guò)大量的非線性規(guī)劃優(yōu)化案例測(cè)試后發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法在尋優(yōu)過(guò)程中各自存在不同的問(wèn)題，通過(guò)在比較各種改進(jìn)傳統(tǒng)優(yōu)化算法與智能優(yōu)化算法的優(yōu)缺點(diǎn)后，使用最速下降近似線性

3、規(guī)劃算法與基于萊維飛行軌跡的布谷鳥(niǎo)搜索算法進(jìn)行優(yōu)化研究。使算法求解時(shí)能夠繼承智能優(yōu)化算法不過(guò)度依賴(lài)模型的梯度信息，應(yīng)用范圍較廣，適用于傳統(tǒng)優(yōu)化算法無(wú)法解決的大規(guī)模多極值復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的優(yōu)點(diǎn);又具有在局部極值搜索過(guò)程中達(dá)到非常短的時(shí)間內(nèi)收斂到局部極值點(diǎn)的優(yōu)點(diǎn)。并且在鍋爐清洗調(diào)度問(wèn)題實(shí)例上進(jìn)行測(cè)試，得到了比較成功的效果，證明了算法的有效性。
　　最后，本文對(duì)一系列非線性規(guī)劃問(wèn)題以及多雜質(zhì)工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化調(diào)度實(shí)例進(jìn)行測(cè)試及比較，均獲得比較