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大规模复杂过程系统的高性能优化理论与方法研究

陈伟锋  
【摘要】:优化是流程工业实现节能减排的一项重要技术手段。从过程系统工程的角度来看,流程工业优化主要分为两个方面,最优过程设计以及最优过程操作。目前对于最优过程设计的研究主要集中在过程综合,包括换热网络综合、分离序列综合以及反应器网络综合,这类综合问题通常可以被描述成混合整数非线性规划问题,求解非线性规划问题的优化算法作为求解混合整数非线性规划问题的核心部件,其鲁棒性是成功求解混合整数非线性规划问题的一个前提条件,如果某个非线性规划问题不能被求解,则整个算法将无以为继。在最优过程操作方面,目前采用的是实时过程操作优化系统,其中数据调和问题、参数估计问题以及整体操作优化问题都可以被描述成非线性规划问题,求解非线性规划问题的优化算法的鲁棒性和实时性在是整个实时操作优化系统得以正常运行和实施的保证,如果优化算法不能够及时地收敛到最优点,并仍然将优化计算结果强行进行实施的话,操作优化的实际意义就会丧失。以上的过程系统优化都是基于稳态模型的,但是在过程系统中,不可避免地存在稳态模型无法描述的动态过程,故需要采用优化控制一体化技术对这类动态过程进行优化和控制。联立法是目前求解动态优化问题的主流方法,其基本思想是将原动态问题离散成非线性规划问题进行求解,故求解非线性规划问题的优化算法是联立法的重要计算引擎,同时,离散化的好坏关系到动态优化问题的解的精度和最优性。流程模拟软件是优化理论和方法得以施展和应用的平台,同时也促进着优化理论和方法的发展。本文探讨了目前高性能优化理论和方法中存在的若干问题以及解决方法。主要研究成果如下: 1.基于传统收敛准则的内点算法在求解强非线性、多尺度的大规模流程模型优化命题时出现的帕累托现象,提出了针对内点算法的收敛深度控制策略,分析并证明了相关的性质。 2.针对目前的主流优化算法在求解时仍然碰到很多求解困难和求解效率的问题,分析了算法参数设置与算法性能之间的关系,提出了基于启发式算法和直接搜索算法的参数自动整定算法,并在对参数自动整定问题进一步分析的基础上又提出了基于随机采样的参数自动整定算法。 3.针对联立法在求解动态优化问题时涉及到的如何在保证解的精度的情况下确定有限元的个数和有限元节点的位置、如何找到不连续最优控制曲线的不连续点以及如何保证解的最优性这些问题,提出了自适应移动有限元法。 4.通过Aspen Open Solvers接口集,将基于内点算法的求解器与Aspen Plus进行了有效集成,开发了Aspen Plus下首个内点算法求解器。并在Aspen Open Solvers接口集的基础上,扩展了Aspen Plus对基于CAPE-OPEN的优化求解器的兼容性。最后总结了本文的研究工作,并对高性能优化理论和方法的进一步研究方向提出了看法。


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