[發明專利]一種化工生產原料蒸餾過程的多目標優化調度方法

有效

• 申請號: 201710788575.8
• 申請日: 2017-09-05
• 公開（公告）號: CN107807518B
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 謝正明;錢斌;胡蓉;張桂蓮
• 申請（專利權）人: 昆明理工大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種化工生產原料蒸餾過程的多目標優化調度方法，其特征在于：通過確定原料蒸餾過程調度模型和優化目標，并使用基于貝葉斯的分布估計算法的優化調度目標進行優化；其中調度模型依據每臺蒸餾設備上所加工的原料的最大完工時間和機器能量消耗來建立，以最小化最大完成時間C_max(π)和最小化總能量消耗TEC_max(π)為目標函數：

Min(f₁,f₂)＝Min(C_max,TEC_max)

其中，待蒸餾的原料種數為n，蒸餾設備數為m，每一種原料由m道工序組成，每一種原料的每一道工序對應唯一的一臺蒸餾設備，故有n×m道工序，即排序由n×m道工序組成；同一時刻同一個蒸餾設備只能加工一種原料，每一種原料同一時刻只能在一臺蒸餾設備上加工，每一次的加工不能被中斷，同一種原料的工序之間存在先后的約束關系；設備空閑時間段大于等于設備開啟和關閉的時候段，即滿足條件：T_idle,k(π_j)≥T_open,k+T_off,k時，則讓蒸餾設備在空閑時段停止工作；π＝[π₁,π₂,...,π_n×m]為待蒸餾原料加工的順序，π_j∈(1,2,....,n),j∈{1,2,...,n×m}表示某一原料π_j的工序；T(π_j,k)為原料π_j在蒸餾設備k上的加熱時間，表示原料π_j的最后一道工序的完成時間，P_work,k(π_j)為蒸餾設備k加熱原料π_j的加熱功率，E_open,k為蒸餾設備k的啟動時的能量損耗，P_idle,k表示蒸餾設備k的空轉功率，T_open,k為蒸餾設備k的啟動時間，T_off,k為蒸餾設備k的關閉時間，T_idle,k(π_j)為蒸餾設備k加熱完原料πj的空閑時間段；

所述基于貝葉斯的分布估計算法的優化調度方法的具體步驟如下：

Step1、編碼方式及概率矩陣初始化：以待加工的原料排序進行編碼π＝[π₁,π₂,...,π_n×m]；每一種原料的每一個工序構成一個結點，已知前一位置的工序，根據條件概率推斷出下一位置的工序，生成初始概率矩陣；其中，n表示待蒸餾的原料種數，m表示蒸餾設備數，n×m表示工序總數；條件概率根據相鄰結點間的權重獲得，初始化階段將所有權重的值賦值為1，表示每一個工序都有相同的概率被選擇；

Step2、種群初始化：在不違反工序之間約束的條件下，采用隨機方式初始化種群，產生popsize個個體，每一個個體與其它的popsize-1個體進行比較，將兩個性能指標最小的個體選擇出來，構成非支配解集，其它沒有被選擇出來的個體，被該非支配解集支配，設置進化代數gen＝0；

Step3、構造貝葉斯概率矩陣：遍歷非支配解集中的每一個解，將兩兩相鄰的工序之間的權重值加1，增大兩個工序之間的概率，對概率矩陣進行歸一化，令gen＝gen+1；

Step4、生成新種群：在不違反工序之間的約束的前提下，利用輪盤賭的方法對條件概率矩陣反復采用，生成新的種群；

Step5、局部搜索：對新的種群的每一個個體進行局部搜索，隨機選擇三種方法Insert、Interchange、Inverse中的一種生成新的個體，若生成的新解比種群中的優秀，則替換種群中個體，否則不進行替換；并更新非支配解集；

Step6、終止條件：設定終止條件的最大進化代數gen_max，如果滿足終止條件，則輸出非支配解集，否則轉至步驟Step3，一直進化下去，直到滿足終止條件。

2.根據權利要求1所述的化工生產原料蒸餾過程的多目標優化調度方法，其特征在于：種群規模popsize設置為100。