基于遗传算法的煤低温干馏过程优化
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题的背景 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的研究内容 | 第9-10页 |
| ·论文结构 | 第10-11页 |
| 2 遗传算法概述 | 第11-30页 |
| ·生物进化与遗传算法 | 第11-14页 |
| ·生物进化概述 | 第11页 |
| ·遗传算法概述 | 第11-14页 |
| ·遗传算法的实现技术 | 第14-23页 |
| ·编码 | 第15-16页 |
| ·初始群体生成 | 第16页 |
| ·适应度函数 | 第16-18页 |
| ·遗传算子 | 第18-22页 |
| ·算法的参数选择 | 第22-23页 |
| ·终止条件 | 第23页 |
| ·遗传算法中约束条件的处理 | 第23-24页 |
| ·遗传算法性能的测试 | 第24-27页 |
| ·测试遗传算法性能的常用函数 | 第24-26页 |
| ·遗传算法性能的评价指标 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的数学基础 | 第27-29页 |
| ·模式定理 | 第27页 |
| ·隐含并行性 | 第27-28页 |
| ·欺骗问题 | 第28-29页 |
| ·收敛性分析 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 一种改进的遗传算法及性能评估 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的改进 | 第31-33页 |
| ·一种改进的自适应遗传算法 | 第33-35页 |
| ·初始群体的产生 | 第33-34页 |
| ·改进的自适应遗传算子 | 第34-35页 |
| ·算法步骤 | 第35页 |
| ·收敛性分析 | 第35-36页 |
| ·算法的测试与分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 煤低温干馏的数学模型及解法 | 第38-50页 |
| ·煤低温干馏技术 | 第38-41页 |
| ·煤低温干馏原理 | 第38-39页 |
| ·煤干馏过程 | 第39-40页 |
| ·煤低温干馏的影响因素 | 第40-41页 |
| ·技术及经济评价指标 | 第41-42页 |
| ·确立目标函数 | 第42页 |
| ·设定约束条件 | 第42页 |
| ·建立数学模型 | 第42-43页 |
| ·多目标函数规划问题的解法 | 第43-44页 |
| ·模型的求解 | 第44-49页 |
| ·全局参数的设定 | 第44-45页 |
| ·初始群体的产生 | 第45页 |
| ·适应度函数及其尺度变换 | 第45-46页 |
| ·变量编码 | 第46-47页 |
| ·遗传策略 | 第47页 |
| ·遗传操作 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 5 案例研究 | 第50-54页 |
| ·煤低温干馏产物最终产率计算 | 第50-51页 |
| ·目标函数的确定 | 第51-52页 |
| ·约束条件的设定 | 第52页 |
| ·优化计算结果 | 第52-54页 |
| 6 总结 | 第54-56页 |
| ·工作总结 | 第54页 |
| ·进一步工作展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| AGA与改进的AGA程序 | 第62-73页 |
