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基于改进多参数解聚技术的原油调度问题全局优化算法研究
基于改进多参数解聚技术的原油调度问题全局优化算法研究
摘要：原油调度问题是炼油厂经济运行中的关键问题之一。该问题的目标是在满足产品产量需求和遵守炼油过程约束条件的前提下，优化原油原料的配方和生产计划，以降低生产成本和提高经济效益。然而，由于该问题具有复杂的非线性特性和大规模的决策变量，传统的数学规划方法在求解时面临着计算复杂度高、求解效率低等问题。本文基于改进的多参数解聚技术提出了一种全局优化算法，该算法充分考虑了原油调度问题的特点，并在实例分析中取得了良好的优化结果。
1.引言
原油调度问题是炼油厂经济运行中的重要问题之一。通过合理配方和调度原油原料，可以降低产品成本、提高质量，最大程度地满足市场需求。然而，由于原油调度问题具有多目标优化、非线性约束等特点，传统的经验方法已经无法满足实际需求。因此，开发一种高效可靠的全局优化算法对于解决原油调度问题至关重要。
2.相关研究
过去几十年来，原油调度问题已经得到广泛关注，并涌现出许多优化算法。传统的数学规划方法如线性规划、整数规划等对于小规模问题可以得到较好的结果，但在面对大规模问题时计算复杂度过高。同时，启发式算法如遗传算法、粒子群优化算法等也有为数不少的应用，但由于这些算法的局部搜索能力较强，往往容易陷入局部最优解。
3.研究内容
为解决原油调度问题的全局优化需求，本文提出了一种基于改进多参数解聚技术的全局优化算法。首先，该算法利用多参数解聚技术将原问题分解为多个子问题，并应用改进的遗传算法进行求解，进而获得全局最优解。其次，为加速算法求解速度，本文使用优化的局部搜索算法进行迭代优化，以进一步提高算法的性能。
4.算法设计
算法设计包括两个主要部分：多参数解聚技术和全局优化算法。多参数解聚技术通过将原问题分解为多个子问题，从而减小了问题规模，使得求解更为高效。全局优化算法利用改进的遗传算法对子问题进行求解，并通过优化的局部搜索算法进行迭代优化，以达到全局最优。
5.算法评估
本文基于实例分析了所提出算法的优化效果。结果表明，改进的多参数解聚技术能够有效减小问题规模，提高算法效率。同时，全局优化算法具有很好的全局搜索能力，能够在可接受的时间内求解出满足约束条件的最优解。
6.结论与展望
本文基于改进多参数解聚技术的原油调度问题全局优化算法取得了令人满意的优化结果。该算法在求解原油调度问题时，充分考虑了问题的特点，提高了求解效率和结果质量。未来的研究可以进一步改进算法的性能，并将其应用于更复杂的实际问题中。
关键词：原油调度问题、全局优化算法、多参数解聚技术、改进遗传算法、局部搜索算法