改进的分子设计方法在萃取剂选择中的应用

为解决萃取精馏中的萃取剂选择问题,本文提出一种改进的萃取剂分子设计方法,其特点是分别考察萃取剂基团在待分离体系中的溶解性能和分离选择性,结合Gani的官能团预选经验规则,对基团做一个较全面的筛选.以乙酸-水体系的萃取剂选择为实例证明,该方法有效解决了分子设计过程中的组合爆炸问题和基团选择的纯经验性的局限,提高了萃取剂选择的效率和准确性,为试验和工业生产提供了理论指导.     

醋酸甲酯-甲醇体系萃取精馏溶剂设计筛选研究

本文采用改进的遗传算法设计了醋酸甲酯-甲醇体系萃取精馏萃取剂,根据体系特征选取特定基团,采用子基团号直接替代基团的编码方案,设计出的分子以数字形式体现,简化传统遗传算法编码方式,提高算法运行效率。对操作算子中的选择算子,交叉算子进行了改进,避免了遗传算法自身缺陷。为了全面评价采用改进遗传算法设计的醋酸甲酯-甲醇体系萃取精馏萃取剂,本文建立了模糊综合评价的优化筛选方法,从选择性,溶解度,热容,粘度,相对分子量,沸点及毒性等方面对设计出的萃取剂进行综合评判,使评价结果更加可靠。设计结果表明:采用该设计方法设计的萃取剂如水,二甲亚砜,丙三醇和乙二醇等与工业生产上使用的萃取剂具有很好的一致性。且设计出的萃取剂水和丙三醇相对挥发度的预测值与文献报道值相对偏差分别为0.71%和6.35%。醋酸甲酯-甲醇体系萃取剂设计过程主要考虑分离效果方面的性能,在化工生产中还需要考虑萃取剂的可操作性和经济成本,对设计结果中的典型分子,采用模糊综合评价的方法对其进行优劣判断。筛选评价结果显示从醋酸甲酯-甲醇体系萃取精馏分离效果、可操作性和经济性综合考虑,水,二甲亚砜,丙三醇,乙二醇及十一烷是效果较好的萃取剂。设计和筛选结果表明本文研究方法具有较好的可靠性和应用价值。     

乙酸乙酯-水共沸体系萃取精馏萃取剂的分子设计

本文以修改的遗传算法设计萃取精馏乙酸乙酯-水共沸体系萃取剂的分子,设计过程包括4个部分:初始化种群,适应度函数计算,遗传算法操作算子的设计,分子设计结果分析.用基团号重新编码的方案表示初始化种群中的分子,适应度函数以给定的分子性质限制来表示,以S形函数和高斯函数度量,改进遗传算子中的选择策略和交叉算子,使分子结构稳定且形式多样,避免遗传算法不易得到全局最优解和收敛容易提前.分子设计结果分析是从工业应用的角度出发,对设计出的最终子代中适应度值接近于0.70的分子,从相对挥发度、熔点、沸点等方面进行综合筛选,得到经济合理、应用价值较高的萃取剂.最终编制出乙酸乙酯-水体系萃取精馏萃取剂分子的程序,找出乙二醇,二乙醇胺及二甲亚砜等较好的萃取剂.作者等提出的方法对预测相对挥发度的值与顾正桂等报道值的相对偏差小于10％,方法可靠.     

采用改进的遗传算法与Mod.UNIFAC基团贡献设计萃取剂

将Mod．UNIFAC基团贡献法与改进的遗传算法相结合,进行萃取精馏萃取剂的分子设计。针对遗传算法搜索效率低和不易得到全局最优解等问题,对遗传算法的编码方案和遗传操作算子中的选择和变异算子进行了改进,有效避免了该方法的自身缺陷。将其应用于乙醇-乙酸乙酯体系,设计得到了三甲苯、丙三醇、氯苯等高效萃取剂,将相对挥发度的预测值与文献值比较,平均偏差小于8%。说明了所采用的方法是准确可靠的。     

结合图论和基团贡献法进行分子设计

提出了一种新的计算机辅助分子设计策略—结合图论和基团贡献法的分子设计方法。提出基团触角数、基团特征因数、分子特征因数的定义和分子结构完整定理使基团组合为分子过程自动完成 ,通过予选基团、限定分子基团数及有机物分类法减小合成问题尺寸。给出了系统的设计方法和设计步骤 ,并编制了相应的计算机程序。通过无毒高温载热剂设计和芳烃与非芳烃分离的萃取精馏溶剂设计 2个实例 ,检验了方法的可靠实用性     

结合图论和基团贡献法进行分子设计

提出了一种新的计算机辅助分子设计策略－－结合图论和基团贡献法的分子设计方法。提出基团触角数、基团特征因数、分子特征因数的定义和分子结构完整定理使基团组合为分子过程自动完成,通道予选基团、限定分子基团数及有机物分类法减小合成问题尺寸。给出了系统的设计和设计步骤,并编制了相应的计算机程序,通过无毒高温载热剂设计和芳烃与非芳烃分离的萃取精馏溶剂设计2个实例,检验了方法的可靠实用性。     

基于二阶段随机规划的不确定条件下过程优化研究

在基于二阶段随机规划的不确定条件下过程优化研究中,Ierapetritou and Pistikopoulos(1994)提出了可行域求解策略,Liu and Sahinidis(1996)在此基础上用蒙特卡洛积分策略代替了高斯积分策略,但对于可行域的限定条件尚有欠缺。本文分析和比较了前人的工作,将蒙特卡罗积分策略与基于对偶理论的可行域限定条件相结合,提出了新的求解策略,不仅避免了可行域求解策略中求解一系列子问题而引起的计算负荷随不确定参数数目呈指数增加的不足,而且使蒙特卡洛积分策略算法中的可行域限定条件更加合理,应用文献中的算例进行了仿真实验,证明了该算法的有效性。     

求解TSP问题的离散捕鱼策略优化算法

针对典型离散优化问题旅行商问题,提出了一种离散捕鱼策略优化算法。结合TSP问题的特点,首先给出渔夫个体的离散编码方法,并在此基础上提出相异集和交换操作的基本概念;然后对渔夫个体之间的距离进行重新定义,并对渔夫个体的几种搜索策略进行重新描述;最后在TSPLIB标准库中选取3个算例对算法进行性能测试。数值仿真实验结果表明,对于求解TSP问题,离散捕鱼策略优化算法具有求解精度高、稳定性好、运行速度快等优点,为求解TSP问题提供了一种可行的新选择。     

性能维持的增广可行域Tube鲁棒经济模型预测控制

针对未知但有界扰动作用下的约束线性系统,提出一种性能维持的增广可行域Tube经济模型预测控制(tube economic model predictive control,TEMPC)策略.首先考虑经济性能优化目标和鲁棒稳定控制目标,构造TEMPC优化问题的隐式收缩约束,并对系统状态和控制约束进行紧缩Tube设计,给出增广可行域优化问题的数学描述;然后,引入线性分解增广名义终端状态和终端罚函数,扩大优化问题的初始可行域,在此基础上应用终端“三要素”和收缩原理,建立TEMPC策略的递推可行性和闭环系统关于最优经济平衡点有界稳定性的充分性条件,进而证明闭环性能在原初始可行域上的不变性;最后,通过对比仿真结果验证所提出策略的有效性和优越性.     

从制革废水中萃取回收DMF的液液相平衡及MATLAB辅助工艺的设计

测定常压下35℃、45℃的N,N二甲基甲酰胺-三氯甲烷-水三元体系液液平衡数据.继而用矩阵表达DMF废水多级错流和多级逆流萃取的操作线方程与平衡线方程,最后应用MATLAT求解,获得多级错流和多级逆流萃取各级浓度,探讨萃取剂用量、初始浓度、级数、相比等参数对萃取过程的影响.结果表明:DMF废水浓度低于25%时的液液平衡可视为线性关系;对质量比为0.15的DMF废水,用三氯甲烷为萃取剂多级萃取,适当操作方式为逆流,在操作温度为35℃时,适当的萃取级数为3～4级、适当的相比为3～4;当萃取级数为3、相比为3时萃取率可达到96.9%.     

自适应约束评估的代理模型辅助演化算法

很多现实优化问题不仅有昂贵目标也有昂贵约束,而现有求解昂贵优化问题的代理模型辅助演化算法（SAEAs）通常对候选解的所有约束进行评估,在评估次数有限的情况下,频繁评估可行域较大的约束不利于种群演化。针对这一问题,研究了求解昂贵约束优化问题的代理模型辅助算法,提出了一种自适应约束评估策略,根据种群演化情况评估可行域信息较少的约束,以节省在可行域较大的约束上的评估次数,在少量昂贵评估次数下自适应进行约束的选择及评估,更好地演化种群;为验证该策略的有效性和通用性,从两个思路设计了两种自适应约束评估的高斯过程回归模型辅助差分进化算法。这两种方法在15个约束优化测试函数中的11个取得显著优异效果;在利用时间延迟模拟昂贵评估次数的情况下,效率提升均在94%以上,其中91.67%的测试例子效率提升在98%以上。另外,这两种方法在4个工业应用问题中均取得优胜效果,表明其在昂贵工业约束优化问题中良好的应用前景。     

可测试性设计中的优化问题及求解算法

近２０年来,为了解决结构日益复杂ＶＬＳＩ电路的测试问题,可测试性设计得到了迅速发展。在可测试性设计中,如何针对不同的对象及测试需求进行优化设计,以尽可以降低总体设计代价,是一个非常重要且亟待解决的问题。文章应用图论对可测试性设计中的两种典型优化问题进行了数学描述,并构造了相应的可行求解算法。     

可测试性设计中的优化问题及求解算法

近20年来,为了解决结构日益复杂的VLSI电路的测试问题,可测试性设计技术得到了迅速发展.在可测试性设计中,如何针对不同的对象及测试需求进行优化设计,以尽可能降低总体设计代价,是一个非常重要且亟待解决的问题.文章应用图论对可测试性设计中的两种典型优化问题进行了数学描述,并构造了相应的可行求解算法.     

基于思维进化计算求解约束优化问题的新算法

约束优化问题一直是科学与工程优化领域中的难点与热点问题之一。由于思维进化计算(MEC)具有严格的群体结构组织、完善的记忆机制、显著的首领效应等特点,因此很便于对约束条件进行描述与度量。文章尝试用MEC求解约束优化问题,借鉴可变容差策略,定义了个体可行测度、群体可行测度、近乎可行个体等概念,利用子群体的可行测度与其优胜者的可行测度,准确描述子群体到可行域的相对位置,并以此为指导信息引导搜索从非可行域不断向着可行域的方向进行,逐渐逼近问题的最优解。对非线性约束优化问题的仿真结果表明,用MEC求解约束优化问题是非常可行的。     

基于多参数规划的显式模型预测系统设计的可行域扩张算法

基于约束线性优化控制问题的多参数二次规划求解方法, 提出设计显式模型预测控制系统的可行域逐步扩张算法. 首先建立一种求取优化控制问题输出不变集的迭代算法. 以该输出不变集作为多参数规划问题中状态区域约束限制的初始条件, 通过反复求解多参数规划问题和不断改变状态区域约束限制, 能够逐步扩大显式模型预测控制系统的无限时间可行区域, 直到可行域不再继续扩大. 算法收敛时设计得到的显式模型预测控制系统在其所有的状态分区上都是无限时间可行的. 通过数值仿真计算, 验证本文提出算法的有效性.     

自适应惩罚策略及其在交通信号优化中的应用

针对约束优化问题的求解,设计了一种处理约束条件的自适应惩罚策略,用于将具有不等式约束和等式约束的优化问题转变为仅包含决策变量上、下限约束的优化问题。该策略通过引入约束可行测度、可行度的概念来描述决策变量服从于不等式约束和等式约束的程度,并以此构造处理约束条件的自适应惩罚函数,惩罚值随着约束可行度的变化而动态自适应地改变。为了检验该惩罚策略的有效性,针对单路口交通信号优化问题进行了应用研究,并用三种不同算法进行了大量的仿真计算,结果表明所设计的自适应策略在具有高度约束条件的城市交通信号优化问题中具有良好的效果。     

利用混合整数规划的卫星操作规划问题研究

对于成像卫星的操作规划,如何高效求解其规划问题模型是一个十分关键的问题。针对基于规划域定义语言(PDDL)表示的成像卫星操作规划问题的求解,采用将基于命题式的PDDL语言描述的模型转化为多值变量模型的方法,建立了基于混合整数规划的问题求解模型,从而可以方便地采用混合整数规划的已有求解器进行求解,提高了问题的求解效率。对关键技术进行了分析,并设计了问题求解流程。仿真实验结果证明该方法是可行和适用的。     

线性模型参数l∞和l1中心估计量的统一求法

如同计算线性模型参数的l∞中心估计量一样,可以通过求解一组具有相同可行域的线性 规划问题确定这些参数的l1中心估计量.据此设计了适用于这两种估计量的整体单纯形算 法,可以避免在求解上述一组线性规划问题时重复搜索其可行域的任一顶点,达到节省计算量 的目的.     

带最小批量约束的计划问题及其拉格朗日松弛算法

针对一类带最小批量约束的计划问题, 提出了基于拉格朗日松弛策略求解算法. 通过拉格朗日松弛策略, 将原问题转为一系列带最小批量约束的动态经济批量W-W(Wagner-Whitin)子问题. 提出了解决子问题且其时间复杂度O(T³)的最优前向递推算法. 对于拉格朗日对偶问题, 用次梯度算法求解, 获得原问题的下界. 若对偶问题的解是不可行的, 通过固定装设变量, 求解一个剩余的线性规划问题来进行可行化处理. 最后, 数据仿真验证了算法的有效性.     

多传感器系统估计的稳健切比雪夫中心估计融合

针对多传感器线性回归模型的参数估计融合问题,在观测噪声是范数有界的情况下,提出了稳健切比雪夫中心估计融合方法。描述参数的可行集合,为线性系统的所有可行解。可行集合的切比雪夫中心是最坏情况下使得估计误差最小的点,可用它作为多传感器系统参数估计的稳健融合。该问题在复数域上的某些情况可以精确求解,但目前的研究在实数域上只能得到近似解,即松弛的切比雪夫中心。严格证明了在实平面上可行集合的切比雪夫中心可以通过有限个约束的凸优化问题求解,因此,切比雪夫中心可以通过高效优化算法得到。在高维情况下,通过将可行集合投影到各坐标平面,设计了近似的切比雪夫中心融合方法。数值实验结果表明:该方法优于松弛的切比雪夫中心融合。