改進(jìn)OA算法及其在流程工業(yè)生產(chǎn)調(diào)度的應(yīng)用研究.pdf

1、典型流程工業(yè)包括有色冶金和石油化工等支柱產(chǎn)業(yè)。流程工業(yè)生產(chǎn)調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型通常是MINLP模型，包含離散、連續(xù)變量及非線性函數(shù)關(guān)系，其求解算法一直是研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。OA算法作為求解MINLP模型的方法之一，其求解效率有待進(jìn)一步改進(jìn)。
　　本文的主要工作集中于求解MINLP模型的OA算法改進(jìn)策略的研究，經(jīng)過Benchmark問題有效性驗(yàn)證，將其應(yīng)用于典型流程工業(yè)生產(chǎn)優(yōu)化調(diào)度問題。數(shù)值實(shí)驗(yàn)顯示出改進(jìn)OA算法策略明顯有效性。
　

2、　1)搭建柔性的改進(jìn)OA算法實(shí)現(xiàn)平臺(tái)。選擇合適的子問題求解模塊，將其集成到統(tǒng)一的平臺(tái)，用于靈活實(shí)現(xiàn)改進(jìn)OA算法。
　　2)針對(duì)一般OA算法的每次迭代引進(jìn)一個(gè)CUT而導(dǎo)致算法效率低的缺點(diǎn)，本文提出了同時(shí)加入多個(gè)cut的改進(jìn)策略，同時(shí)又進(jìn)一步提出了改進(jìn)OA算法策略，包括子問題是否可行的快速判斷策略和構(gòu)造初始可行解策略。將改進(jìn)策略應(yīng)用于求解經(jīng)典工業(yè)周期調(diào)度模型，數(shù)值實(shí)驗(yàn)顯示改進(jìn)OA算法策略的主循環(huán)次數(shù)明顯減少，并且部分算例可以得到更好的

3、解。
　　3)改進(jìn)OA算法應(yīng)用于實(shí)際乙烯生產(chǎn)調(diào)度問題和油井生產(chǎn)與維修集成調(diào)度優(yōu)化問題，二者模型均為偽凸MINLP，具有問題規(guī)模大，求解時(shí)間長(zhǎng)等特點(diǎn)。與OA算法標(biāo)準(zhǔn)軟件包DICOPT++作對(duì)比分析，改進(jìn)OA算法在最優(yōu)解和主循環(huán)次數(shù)方面均有明顯的改善。
　　4)針對(duì)建立的鋁電解與連鑄生產(chǎn)調(diào)度問題MINLP模型，應(yīng)用改進(jìn)OA算法求解。該調(diào)度結(jié)果可以有效減小鋁液的等待時(shí)間，降低能耗損失。以建立的MINLP模型和改進(jìn)OA算法為核心開發(fā)