人工智能-机器学习-智能全局优化策略的研究及其在过程系统工程中的实践.pdf

在当今工程领域中，过程系统工程扮演着至关重要的角色，它包含了一系列设计和优化的复杂过程，这不仅涉及能量和物料的转换，还包括了系统的综合和性能的评估。随着技术的不断进步，人工智能和机器学习技术在这一领域的应用愈发广泛，尤其是在智能全局优化策略的研究中。本文将对人工智能和机器学习在过程系统工程中的应用进行深入探讨，特别是针对智能全局优化策略的研究成果及其在工程实践中的应用。 我们从过程系统综合的研究背景和重要性开始。过程系统工程的核心在于如何设计和优化复杂的工业流程。这包括了使用数值优化方法和策略进行工程设计，例如在换热网络综合中的应用。换热网络综合作为过程工程的关键问题之一，涉及到如何合理安排热交换器以最大限度地利用能量，同时降低成本和环境影响。在这一过程中，应用了多种热力学目标法，包括夹点法和伪夹点技术法等，这些都是为了求解工程优化问题。同时，数学规划和启发式经验规则法也被广泛用于换热网络的优化设计之中。 在人工智能的应用方面，遗传算法作为一种全局优化工具，因其模拟自然选择和遗传过程而备受关注。这种算法的基础和改进方法在文中得到详细阐述。作者通过对二进制和实形编码的遗传算法进行比较，分析了它们各自的优势和不足，特别是在连续搜索空间中的应用。值得一提的是，作者提出了基于信息提取技术改进的遗传算法，这种改进显著提升了算法的全局搜索能力，对多峰、奇异和不连续函数的求解能力大为增强，同时有效避免了传统遗传算法中常见的“遗传漂移”问题，即算法过早地收敛到局部最优解而非全局最优解。 在过程系统综合中，非线性规划（NLP）和混合整数非线性规划（MINLP）问题的解决对于优化设计至关重要。本文提出的基于改进遗传算法的简洁超结构表示方法和搜索策略，为解决这些问题提供了新思路。特别是在处理分离序列的最优综合问题时，作者的算法表现出色，通过一系列多组分分离序列问题的实例分析，证明了算法在计算效率、结果质量和鲁棒性方面的显著优势。 进一步地，本文还深入探讨了换热网络的回路识别技术和可行匹配搜索策略。通过构建二分图并识别回路，提出了换热网络匹配的形成和全局搜索策略，这些策略为实际工业过程中换热网络的综合提供了极为有效的方法。实例分析的结果表明，这些策略在处理复杂问题时，能够大幅度提高计算效率，保证结果的准确性，并提升整体的鲁棒性。 总结而言，本篇博士论文通过对人工智能和机器学习在过程系统工程全局优化中作用的深入研究，尤其是在换热网络综合和分离序列最优设计方面的应用，提出了创新的改进遗传算法和识别策略，不仅为解决工程领域的复杂问题提供了新的理论和方法，而且对于实际工程问题的优化具有重要的实践意义。通过这些研究成果的应用，不仅可以显著提升工业过程的效率和经济性，还能够推动过程系统工程领域向更智能、更优化的方向发展。