基于多目标遗传算法的酯化过程优化

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1、华东理工大学硕士学位论文第工页基于多目标遗传算法的酷化过程优化摘要本文在静态模型的基础上，利用对权值寻优与遗传算法相结合，实现了醋化反应过程中的质量指标多目标在线优化。经工艺机理和生产实际条件及优化模型特点的分析，确定了该优化的决策变量与目标变量，制定了优化实施方案。针对优化模型复杂，选取遗传算法作为基本寻优方法。并通过加权将多目标问题转化为单目标问题求解。为提高寻优速度，实施了进化算法寻优策略的改进。考虑到加权法多目标优化对于非凸Paretca前端问题的缺陷，对醋化优化模型的Paret。前端进行了仿真研究分析，为该优化方法提供了可行性验证。为了进一步加快优化速度，通过进一步仿真缩

2、小了目标权值比例范围，并设计了一种的简单的多目标遗传算法，瓶级PET化反应釜的在线优化操作指导系统在装置实施过程中，用MTLAB与VB相结合的软件环境，在上位机开发了在线运行的软件包。通过在线运行，结果表明该优化方案在生产中为工艺操作人员提供有效的指导和帮助。关键词:靴移多目梦传算法第II页华东理工大学硕士学位论文TheOptimizationofEsterificationProcessusingMulti-objectiveEvolutionaryAlgorithmAbstractBasedon伽EsterificationProcesssteadymathematicalmo

3、del,anonlineoptimizationofcontinuousesterificationprocesswasrealizedandimplementedinthisthesis勿usingacombinedmethodofgeneticalgorithmandweightingmethod.Decisionvariablesandobjectivevariableswereselectedconsideringboththechemicalmechanismofesterificationprocessandthepracticaloperatingprocedurei

4、ntheplant.Thenanexecutiveplanofonlineoptimizationwasprovided.Weightingaggregationwasusedtoconvertthemulti-objectiveproblem(MOP)intoasingleobjectiveproblem(SOP)andthenGAwasadoptedtosolveit.SeveralefectivemeasuresweretakentoimprovetheperformanceofGA.AnexistingdynamicGAmethodwasappliedtothemodelo

5、fthisMOPtoobserveit'sParetofrontwhichisfoundtobeconvexthusprovesthefeasibilityofourmethod.Thentherangeofthevariationalweightswasnarroweddowntoaspecificarea.AndasimplebutefectivedynamicweightedaggregationforGAwaspresentedtospeeduptheoptimizingprocessfurther.ThemethodwasappliedtothebottlePETDCSs

6、ystem.AfteronlinerunningforaperiodtimeoftheanalysisoftheoptimizationresultdemonstratedthevalidityandfunctionalityofthismethodKeywords:EsterificationMulti-objectiveGAProjectImplementationOnlineOptimization作者声明我郑重声明:本人格守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的结果。除文中明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何他人己经发表

7、或撰写过的内容。论文为本人亲自撰写，并对所写内容负责。论文作者签“:Ate.华2003年1月6日华东理工大学硕士学位论文第1页第1章引言PET聚酿(聚对苯二甲酸乙二醇醋)是由对苯二甲酸与乙二醇反应缩聚而成，属线型聚酷，于1941年首先由英国J.R.Wlainfield与J.T.Dickson研制成功。PET已有50多年的发展史，前期几乎全部用于生产纤维，英国帝国化学公司((I.C.I)于1946年以涤纶〔Teleron)纤维投入生产，继而美国杜邦公司(Dupunt)于