模块化结合分布式遗传算法在精馏优化中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-11页 |
| 第二章 文献综述 | 第11-23页 |
| 2．1 遗传算法 | 第11-16页 |
| 2．1．1 基本原理 | 第11页 |
| 2．1．2 编码问题 | 第11-13页 |
| 2．1．3 交叉运算 | 第13-14页 |
| 2．1．4 变异运算 | 第14-15页 |
| 2．1．4 选择运算 | 第15-16页 |
| 2．2 并行计算 | 第16-19页 |
| 2．2．1 并行处理的原理及现状 | 第16-17页 |
| 2．2．2 遗传算法的并行性分析 | 第17-18页 |
| 2．2．4 遗传算法的并行化 | 第18-19页 |
| 2．3 软件资源介绍 | 第19-23页 |
| 2．3．1 模块式模拟软件 | 第19-21页 |
| 2．3．2 MPI并行库 | 第21-23页 |
| 第三章 精馏优化综合网络的实现 | 第23-47页 |
| 3．1 改进的遗传算法 | 第23-26页 |
| 3．1．1 编码形式 | 第23页 |
| 3．1．2 选择操作 | 第23-24页 |
| 3．1．3 连续化遗传算子 | 第24-26页 |
| 3．2 逐级进化策略的提出 | 第26-27页 |
| 3．3 约束条件的处理 | 第27-28页 |
| 3．4 并行化实现 | 第28-31页 |
| 3．5 并行遗传算法与ASPEN PLUS的耦合 | 第31-47页 |
| 3．5．1 ASPEN PLUS的外部调用 | 第31-35页 |
| 3．5．2 结合分布式遗传算法 | 第35-47页 |
| 第四章 案例研究与遗传参数分析 | 第47-66页 |
| 4．1 目标函数 | 第47-49页 |
| 4．2 案例研究 | 第49-66页 |
| 4．2．1 案例分析及设定 | 第49-51页 |
| 4．2．2 优化网络寻优结果 | 第51-55页 |
| 4．2．3 传统遗传算法优化结果 | 第55-59页 |
| 4．2．4 群体大小的影响 | 第59-64页 |
| 4．2．5 时间开销 | 第64-66页 |
| 第五章 结论 | 第66-67页 |
| 符号说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
