分布式并行遺傳算法在強耦合分離過程綜合優(yōu)化中的應用.pdf

1、分離過程是過程工程中重要的操作之一,通常也是能量和資源消耗的主要環(huán)節(jié),為了節(jié)約能量和資源,熱集成和水集成技術已逐漸得到推廣和應用,這使得分離過程中的各單元之間產(chǎn)生強烈的耦合關系,給分離系統(tǒng)的最優(yōu)綜合帶來了很大的困難.如何有效的對強耦合分離過程進行綜合優(yōu)化一直是過去和現(xiàn)在研究的熱點.絕大部分的研究集中于分離序列的拓撲結構表示以及對數(shù)學模型的求解.為了保證數(shù)學問題的收斂,研究者往往對分離系統(tǒng)的拓撲結構進行簡化或提供接近最優(yōu)解的初值.然而,前

2、者對優(yōu)化結果的準確性將產(chǎn)生影響,后者較難實現(xiàn).同時,上述提出的方法和模型實現(xiàn)過程過于繁瑣,需要耗費大量的時間和精力,難于在實際中應用. 針對過程集成導致的強耦合分離過程綜合優(yōu)化困難的問題,本文提出了一種便于過程工程師在企業(yè)環(huán)境中使用的有效方法--基于PC以太網(wǎng)絡的分布式并行遺傳算法與過程模擬軟件結合的優(yōu)化方法.與之前提出的各種用于優(yōu)化分離系統(tǒng)的MINLP問題的優(yōu)化方法相比,本方法具有以下優(yōu)點:過程模擬軟件的應用使優(yōu)化問題化工過程模型的建

3、立容易實現(xiàn)和方便修改,有利于工程師在實際工程中應用;嚴格的計算模型和目標函數(shù)使得計算結果更加可信;并行計算提高了本方法的時效性;基于PC以太網(wǎng)絡的分布式環(huán)境使得并行計算平臺易于組建和維護. 本文首先從編碼方式、選擇、交叉和變異等遺傳算子對遺傳算法進行分析說明,詳細解釋了本論文所采用的二進制和實數(shù)混合編碼方式、連續(xù)化遺傳算子.為了提高遺傳算法的優(yōu)化效率,本文采用了自適應交叉、變異率.在計算過程中發(fā)現(xiàn):遺傳算法在進化的前幾代就可以把

4、搜索范圍縮小在一個很小的范圍內(nèi)且容易陷入局部最優(yōu)解.為解決這個問題,本文引入了逐級進化策略.此外,通過對單個個體計算時間分布的分析,發(fā)現(xiàn)單個個體的計算時間分布在一個很大的范圍內(nèi),由此可知減少多數(shù)節(jié)點計算機的等待時間是提高并行遺傳算法的計算速度的關鍵,并根據(jù)計算結果引入了負載平衡機制.對于約束條件采用常用的罰函數(shù)法.本文采用了以下方式完成了分布式并行遺傳算法的具體實現(xiàn):采用標準主從式網(wǎng)絡模型,由VC++6.0和VB6.0在windows

5、2000機群環(huán)境下組建并行計算平臺;采用.ASPEN PLUS作為流程模擬工具,ASPEN PLUS的調(diào)用由VB6.0環(huán)境下編寫的程序完成. 為了驗證本文提出的優(yōu)化方法的實用性和有效性,本文以一個用常規(guī)方法難以得到優(yōu)化結果的具有熱集成和水集成的強耦合的甲醇精餾工藝過程為算例,以最小化系統(tǒng)的年費用為目標,對本文提出的優(yōu)化方法進行驗證.算例表明,采用負載平衡機制和自適應交叉、變異率可以大幅度減少傳統(tǒng)遺傳算法的時間開銷和改善優(yōu)化效率,

6、CPU計算時間可以縮短48.3﹪.針對早熟問題,采用自適應交叉、變異率使遺傳算法的確定性和效率都有了不同程度的提高.大規(guī)模計算結果表明,本文提出的方法可以有效的對強耦合分離過程進行優(yōu)化.與文獻值相比,本文的提出的優(yōu)化方法得到的精餾最優(yōu)設計的年消耗費用比其設計的年費消耗用低23.1﹪. 本文還進一步分析了計算機臺數(shù)、群體規(guī)模對優(yōu)化結果和計算時間的影響,發(fā)現(xiàn)在本文算例中,群體規(guī)模為140-160時,優(yōu)化效率比較高,且可以有效減小遺傳