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、水在過程工業(yè)中有著十分重要的作用。我國是水資源匱乏的國家，而且由于過程工業(yè)，特別是石化、煉油、冶金等企業(yè)既是用水大戶、也是排污大戶，因此，工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)的研究在社會上引起了廣泛的關(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。本論文針對多種雜質(zhì)的工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行優(yōu)化，并嘗試使用混合優(yōu)化算法進行優(yōu)化研究，希望能夠?qū)^程工業(yè)節(jié)水相關(guān)研究提供一些啟發(fā)。
　　本課題針

2、對多雜質(zhì)工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究，在實際問題的解決中，首先把用戶最關(guān)注的新鮮水用量的最小化作為首要的目標函數(shù)，然后使用數(shù)學規(guī)劃的方法對多雜質(zhì)工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化設(shè)計，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，然后對其進行優(yōu)化求解。
　　通過大量的非線性規(guī)劃優(yōu)化案例測試后發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)優(yōu)化算法和智能優(yōu)化算法在尋優(yōu)過程中各自存在不同的問題，通過在比較各種改進傳統(tǒng)優(yōu)化算法與智能優(yōu)化算法的優(yōu)缺點后，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搜索算法進行優(yōu)化研究。使算法求解時能夠繼承智能優(yōu)化算法不過度依賴模型的梯度信息，應(yīng)用范圍較廣，適用于傳統(tǒng)優(yōu)化算法無法解決的大規(guī)模多極值復雜優(yōu)化問題的優(yōu)點;又具有在局部極值搜索過程中達到非常短的時間內(nèi)收斂到局部極值點的優(yōu)點。并且在鍋爐清洗調(diào)度問題實例上進行測試，得到了比較成功的效果，證明了算法的有效性。
　　最后，本文對一系列非線性規(guī)劃問題以及多雜質(zhì)工業(yè)用水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化調(diào)度實例進行測試及比較，均獲得比較