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<二氯乙烷裂解爐多目標優化框架>

　　本章選取第二章所設計的自適應差分進化多目標優化算法解決二氯乙烷裂解爐性能指標的多目標優化問題。為了多目標優化算法的計算量以及方便優化結論的直觀圖形顯示，本文將這三個性能指標的優化問題分解成三個雙目標優化案例，分別為多目標優化案例一:轉化率VS選擇性;多目標優化案例二:選擇性VS單耗;多目標優化案例雖然所建立多目標優化算法和二氯乙烷裂解爐模型均在Matlab平臺上完成，但為了實現二氯乙烷裂解爐的多目標優化模塊化、自主化，二氯乙烷裂解爐的多目標優化問題的求解過程中算法與模型必須彼此獨立、信息自主交互。二氯乙烷裂解爐多目標優化的計算框架如圖6.1所示:圖6.1二氛乙烷裂解爐多目標優化計算框架圖二級乙烷裂解爐多目標優化結果以及討論分析利用第二章所提出的自適應差分進化多目標優化算法分別對上節所提到的三個雙目標優化案例進行優化。在二氯乙烷裂解爐多目標優化中，自適應差分進化多目標優化算法的參數分別作如下規定，種群大小為:250，最大迭代次數:100，存檔集中最優個體數目:50。具體的優化結果與分析如下。
案例一為二氯乙烷裂解爐性能指標轉化率與選擇性的多目標優化。圖6.2給出了該案例的Pareto近似最優前沿。從圖中可以看到，當二氯乙烷裂解轉化率較大時，二氯乙烷裂解選擇性則較低。相反，當轉化率較小時，選擇性明顯升高。可見，轉化率與選擇性是一對矛盾的目標函數，即優化其中一個目標必然引起另一個目標的損失。從圖中還可以看出，二氯乙烷裂解的轉化率與選擇性呈現出一種間于線性與拋物線之間的關系。為了方便工業生產決策者做出正確的決定。從圖中可以，看出由于二氯乙烷裂解選擇性受到了約束條件的限制，Pareto前沿，選擇性的下限為0.95,說明用所提出的算法能很好的處理二氛乙烷裂解爐的約束限制。此外，Pareto解集的分布相對均勻，解的分布具有連續性，常符合化典型設備的多目標尋優特征，所用SMODE-ECD算法能很好的完成止氛乙烷裂解爐性能指標的多目標優化表6.1列舉去了Pareto最優解集，二個典型的解所對應的決策變示以及其所對應的轉化率和選擇性這兩個r1標值，并與第二章所給出二氯乙烷裂解爐運行值做對比。

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