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《浙江大学》 2002年
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过程系统优化的分布式并行计算

张帆  
【摘要】: 流程工业作为一个国家的主导行业,对国民经济的发展起着举足轻重的作用。利用企业综合自动化改造传统产业,可极大挖掘企业的内部潜力,产生巨大的经济和社会效益。 过程系统通常采用基于过程机理和严格物性计算的精确数学模型,这类模型往往具有大规模、非线性的特点。庞大的过程全联立方程优化命题,需要耗费大量的计算时间才能求解。尽管近年来计算机的硬件和处理能力已经有了极大的提升,但单纯依赖单机直接进行大规模过程优化尚有许多困难。采用计算机机群系统技术将为大规模、非线性的过程系统优化问题提供一个扩展性好、易于实现的解决方案。 本文立足于大规模过程优化的现实需求,在对国内外现有研究成果及技术发展脉络进行系统总结及把握的基础上,对大规模过程系统并行优化中涉及的关键技术和优化理论进行了深入的研究,并结合实际,对若干应用问题进行了有益的探索。在此基础上,实现了并行优化计算平台与软件。 本文的主要研究工作包括:1) 系统论述了并行技术的原理与并行优化的目的,讨论了并行算法与并行计算模型,对现有研究成果进行了分析与评述,并指出了理论研究与实际应用中所存在的困难和一些亟待解决的问题;2) 比较各种并行处理系统后,提出利用机群系统来构建并行优化平台,这是一种便于实际应用的高性能价格比的并行策略,目前,尚未见到有关此方面的研究文献报道。分析了计算机机群系统的优点,讨论了利用机群系统实行优化计算的关键所在和如何提高机群系统的效率问题;3) 研究了现有的各种并行优化算法,并讨论了常见优化算法的并行化问题,对这些并行化策略进行了评价。在此基础上,提出了各种并行优化算法的机群系统求解方案;4) 深入讨论了SQP算法,分析了SQP算法中的各种并行线索与策略。着眼于粗粒度计算的要求,提出了一种基于梯度分裂的大规模并行SQP算法,将梯度求解过程转化为一些较小的子问题在各个机群节点求解,适合利用计算机机 11 浙江大学博士学位论文 群系统进行并行计算。在一个精馏塔算例的仿真计算中显示了该算法的有效 性; 5)提出了一种合适并行计算的大规模分解协调算法,研究用SQP算法进行底层 优化、拟牛顿法作为协调算法开展大规模过程系统优化计算。此种并行算法 体系所具有的粗粒度特征使之非常适合于用机群系统来实现。通过一个换热 器的算例,表明该算法的计算优越性及良好的并行性能。 6)提出了并行优化软件平台的总体设计框架,并设计了初始化函数,发送接收 任务函数、进行任务函数和回送并综合结果函数四大类的并行基础函数。在 这些并行基础函数的基础上,实现了并行SQP与并行分解协调算法。从伪代 码的分析中表明,利用四大类基础函数实现并行计算是简单而有效的。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP399

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