CIESC Journal

• PROCESS AND PRODUCT TECHNOLOGY • 上一篇    下一篇

基于微粒群优化算法的不确定性调和调度

赵小强; 荣冈   

  1. National Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Advanced Process Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2005-08-28 发布日期:2005-08-28
  • 通讯作者: 赵小强

Blending Scheduling under Uncertainty Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

ZHAO Xiaoqiang; RONG Gang   

  1. National Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Advanced Process Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2005-08-28 Published:2005-08-28
  • Contact: ZHAO Xiaoqiang

摘要: Blending is an important unit operation in process industry. Blending scheduling is nonlinear optimization problem with constraints. It is difficult to obtain optimum solution by other general optimization methods. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is developed for nonlinear optimization problems with both continuous and discrete variables. In order to obtain a global optimum solution quickly, PSO algorithm is applied to solve the problem of blending scheduling under uncertainty. The calculation results based on an example of gasoline blending agree satisfactory with the ideal values, which illustrates that the PSO algorithm is valid and effective in solving the blending scheduling problem.

关键词: 微粒群算法;不确定性;约束优化问题;minmax问题;PSO算法

Abstract: Blending is an important unit operation in process industry. Blending scheduling is nonlinear optimization problem with constraints. It is difficult to obtain optimum solution by other general optimization methods. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is developed for nonlinear optimization problems with both continuous and discrete variables. In order to obtain a global optimum solution quickly, PSO algorithm is applied to solve the problem of blending scheduling under uncertainty. The calculation results based on an example of gasoline blending agree satisfactory with the ideal values, which illustrates that the PSO algorithm is valid and effective in solving the blending scheduling problem.

Key words: blending scheduling, uncertainty, gasoline blending, particle swarm optimization algorithm, nonlinear optimization