化学工程中的许多优化问题涉及整数变量和权衡目标。 解决此类问题的一种方法是使用处理连续和整数变量的算法，例如，BARON 算法（确定性）或 NSGA II（随机性）。此 matlab 代码是 Aspen Plus 蒸馏塔多目标优化的示例，使用NSGA II 算法。 蒸馏塔的模拟在Aspen Plus V8.8 中进行，因为V9 或10 版本中每次交互的模拟时间是V8.8 版本的10 倍。
优化问题陈述： 目标函数 (2) : [min{CAPEX}, min{OPEX}] 优化变量 (3)：[x1=色谱柱级数，x2=回流比，x3：标准化色谱柱进料级] 约束条件：约束条件1 =乙醇的摩尔回收率> 99％； 缺点 2=乙醇摩尔纯度 > 80%
NSGA II 设置代数：20 人口：20 注意：请参阅代码“Opt_EthanolColumn.m”以更好地理解 NSGA 算法参数。
运行代
2021-07-12 00:27:31
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该平台包括现有的90个流行的MOEAs，如遗传算法、差分进化、粒子群优化、模因算法、分布估计算法和基于代理模型的算法。其中大多数是2010年以后在顶级期刊上发表的代表性算法；具有强大友好的GUI，可以不用编辑任何代码，简单设置参数后可以直接运行，生成Excel或者LaTex。
2021-07-10 21:06:15
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进化算法在解决多目标优化问题中有其特有的优势.首先对多目标优化问题进行了描述;然后结合研究现状讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法,以及它们的优缺点;最后给出了多目标进化优化算法的一些应用, 以及进化多目标优化算法的未来发展方向.
2021-07-07 23:08:55
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为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价, 提出一种基于量子行为特性的粒子群
优化(QPSO) 和拥挤距离排序的多目标量子粒子群优化(MOQPSO-CD) 算法. MOQPSO-CD 利用QPSO 快速接近真
实的Pareto 最优解, 同时引入高斯变异算子以增强解的多样性. 采用拥挤距离排序的方法对外部存储器中最优解进
行更新和维护, 使得从中选择的具有全局最优的领导粒子能够引导粒子群最终找到真实的Pareto 最优解. 仿真结果
表明, MOQPSO-CD 具有更好的收敛性和更均匀的分布性.
2021-07-05 19:32:41
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从多目标配矿的复杂性出发，提出具有模糊性的多目标配矿问题，并设计出了基于管理者语言偏好和决策者满意度的模糊优化算法，该算法从最优性模型和重要性模型两方面进行改进．最后通过具体矿山实例对算法进行实现研究，根据实际配矿目标的各种要求，从算法的有效性、灵活性和灵敏性等特性进行分析．
2021-07-03 10:56:18
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模拟退火算法与遗传算法结合及多目标优化求解研究模拟退火算法与遗传算法结合及多目标优化求解研究模拟退火算法与遗传算法结合及多目标优化求解研究
2021-07-01 09:03:54
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