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题名基于并行EGO和代理模型辅助的多参数优化方法研究
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作者
顾学荣
刘硕士
杨思宇
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机构
华南理工大学化学与化工学院
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出处
《化工学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期1205-1215,共11页
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基金
国家自然科学基金重点项目(21736004,22278151)。
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文摘
化工流程模拟优化问题常常具有高维、非线性的特点,使得仿真计算难以收敛。过长的求解时间是调度优化和运行优化的主要瓶颈之一。采用代理模型对机理模型进行替代是降低计算复杂度、保证结果准确性的有效途径。Kriging代理模型具有较强的非线性近似性,但处理高维问题依然较为困难。因此,本文研究并行EGO(efficient global optimization)算法与代理模型集成,并将模型应用于化工过程。并行EGO算法以Kriging代理模型的预测函数和误差函数为基础,先推导出样本分布概率密度函数与累积分布函数相结合的解析表达式;然后通过PEI(pseudo expected improvement)准则得到新的样本点以更新代理模型;最后结合改进的差分进化算法对优化参数进行全局搜索。在保证结果准确性的前提下,将本文算法与其他优化算法进行比较。8个多峰测试函数的测试结果表明,该算法的收敛速度提高了85%。然后将其应用于双级氨吸收制冷过程的模拟,结果表明该方法的模拟误差小于0.01%,优化时间从9846 s缩短至3705 s。
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关键词
代理模型
并行ego算法
多参数优化
流程模拟
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Keywords
surrogate model
parallel efficient global optimization algorithm
multi-parameter optimization
process simulation
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分类号
TQ062.2
[化学工程]
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