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基于改进NSGA-Ⅱ算法的氯乙烯精馏过程多目标优化
周 怡,苏成利
辽宁石油化工大学学报
2016, 36 (2):
52-59.
DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2016.02.014
针对氯乙烯精馏过程中氯乙烯产品纯度低、能耗高的现状,研究了一种新的改进型非支配排序遗传
算法(ImprovedNon-dominatedSortingGeneticAlgorithm,NSGA-Ⅱ),用于解决氯乙烯精馏过程多目标优化问题。
首先建立了氯乙烯精馏的模拟流程,然后通过对高低沸塔中进料位置、回流比等主要影响因素进行灵敏度分析,在
考虑其机理模型及实际生产状况等多种约束条件的基础上,建立了以氯乙烯纯度和能耗为目标的多目标优化函数,
最后利用改进NSGA-Ⅱ对目标函数进行求解。实验结果表明,相比于NSGA-Ⅱ,该改进算法能得到分布更为均匀
的Pareto最优解集,为氯乙烯精馏过程中参数的选择提供了有力支撑。
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