English
Pareto-optimal solutions based multi-objective particle swarm optimization control for batch processes
文件大小：
756k
资源说明：Pareto-optimal solutions based multi-objective particle swarm optimization control for batch processes
本文提出的基于Pareto最优解的多目标粒子群优化控制算法主要应用于批处理过程。批处理过程在生产低容量但高附加值产品方面应用越来越广泛，比如特殊聚合物、特殊化学品、制药以及金属或陶瓷产品的热处理过程。这些过程的一个特点是生产目标会随着批次的进行而动态变化，因此，在批处理过程中优化操作策略对于最大化从批处理过程中获得的利益是十分重要的。批处理过程的最优控制在战略上具有重要意义。
在批处理过程中，目标是最大化最终产品的数量，同时减少副产品的数量。为达到此目的，本文提出了一种改进的多目标粒子群优化算法，其基于Pareto最优解。该算法使用了一种新颖的多样性保持策略，这种策略结合距离和角度信息进行相似性判断，以选择全局最优解。这样可以保证Pareto前沿的收敛性和多样性。因此，足够多的Pareto解在Pareto前沿均匀分布。
为了测试所提算法的有效性，本文使用了一些基准测试函数，并将其与传统方法进行了比较。此外，该算法还应用于两个经典的批处理过程。结果表明，每批次结束时的品质能够足够接近所需值，并且输入轨迹收敛，从而验证了所提算法的效率和实用性。这些结果证明了本文提出的基于Pareto最优解的多目标粒子群优化控制算法在实际应用中的可行性和有效性。
算法中的多样性保持策略是指在优化过程中，保留解的多样性，以防止过早收敛到局部最优解，确保搜索过程能够探索解空间的不同区域。这对于解决多目标优化问题尤为重要，因为这类问题通常需要在多个目标间做出权衡，找到一个平衡点。
同时，本文中提到的Pareto最优解是指在多目标优化问题中，不存在任何一个目标可以被改进而不使至少一个其他目标变差的解。Pareto最优解的概念是多目标优化领域的核心，因为它为决策者提供了一系列的最优决策选择，而这些选择无法通过单个指标的优化来简单判断优劣。
此外，粒子群优化（PSO）是一种模拟鸟群捕食行为的优化算法。它通过迭代更新一群粒子的位置和速度来寻找最优解。每个粒子代表问题空间中的一个潜在解决方案，它根据自己的经验（自身历史最佳位置）和群体的经验（全局最佳位置）来调整自己的位置。
本文通过提出一种结合了Pareto最优解和多样性保持策略的多目标粒子群优化算法，有效地提高了批处理过程中最终产品质量，同时降低了副产品的生成。该算法的开发和应用对于提高高附加值产品的生产过程具有显著意义，特别是在那些生产目标不断变化的批处理过程中。通过基准测试和实际案例的应用，充分展示了算法在处理此类问题时的效率和实用性。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
