面向反应再生过程的量子粒子群多目标优化

• 作者: 吴凌 易军 李倩 白竣仁 陈雪梅
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 催化 反应 控制 优化 量子粒子群优化算法 拥挤熵
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 750-756
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438?1157.20181361

摘要

针对催化裂化反应再生过程难以有效解决提升效率、降低损耗、减少排放的多目标优化问题,利用改进的多目标量子粒子群算法进行求解.建立轻油收率、焦炭产率和硫化物排量的多目标优化模型;引入拥挤熵排序更新外部档案,精确估计非支配解集分布性;构造自适应因子以动态调整吸引子,平衡算法的收敛性和多样性;再引入高斯变异进行分段式扰动,增强算法的局部搜索精度,最后求解该优化模型.对某厂催化裂化进行实验,得到轻质油吸收率76.22%,焦炭产率5.72%和硫化物排放量626 mg/m3的结果,均优于其他比较算法,表明改进后的算法可以快速、准确地获得分布均匀的Pareto最优解,能有效解决反应再生过程多目标优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易军	重庆科技学院电气工程学院	43	313	10.0	15.0
2	李倩	重庆邮电大学移通学院数理教学部	5	43	2.0	5.0
3	吴凌	重庆科技学院电气工程学院	2	1	1.0	1.0
4	白竣仁	重庆科技学院电气工程学院	2	1	1.0	1.0
5	陈雪梅	重庆科技学院电气工程学院	2	1	1.0	1.0