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申请/专利权人：华东理工大学

摘要：本发明涉及汽油吸附脱硫技术领域，更具体的说，涉及一种基于改进型差分进化算法的SZorb装置实时优化方法。本发明提出的优化方法，包括：S1、采集当前实时工况数据；S2、将处理后的实时数据输入SZorb装置数学模型中，计算出当前工况下产品的硫含量及辛烷值损失值；S3、计算出当前产品硫含量的约束违反度；S4、建立最小化辛烷值损失的目标函数，硫含量为约束函数；S5、以当前实时工况数据为初始状态点，采用改进型差分进化算法进行迭代，确定最优种群；S6、将最优种群中的种子，选出最优的种子及其所对应的目标函数值，对应优化决策变量的优化值。本发明的方法合理可靠，对于SZorb装置优化十分有效，移植性、可行性好，适合推广使用。

主权项：1.一种基于改进型差分进化算法的SZorb装置实时优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、配置通信协议，采集当前实时工况数据；S2、将处理后的实时数据输入SZorb装置数学模型中，计算出当前工况下产品的硫含量及辛烷值损失值；S3、根据计算获得的硫含量与生产实际要求的硫含量指标值进行比较，计算出当前产品硫含量的约束违反度；S4、建立最小化辛烷值损失的目标函数，硫含量为约束函数，对应的表达式如下， 其中，fx为目标函数，gx为约束函数，x为优化决策变量；S5、以当前实时工况数据为初始状态点，作为优化的初始种子，输入SZorb装置数学模型中，计算出当前目标函数值及约束违反度；在决策变量约束范围内初始化种群，对种群进行变异、交叉和选择操作，得到进化后的解空间；将种群中的种子依次输入SZorb装置数学模型中进行计算，每一个种子对应一个目标函数值，在种群中得出最优的一组解作为新的种群进行迭代，直至满足迭代终止条件，确定最优种群；S6、将最优种群中的种子依次输入SZorb装置数学模型中进行计算，选出最优的种子及其所对应的目标函数值，此时最优的种子即对应优化决策变量的优化值；所述步骤S5中种群的初始化算法，对应的表达式如下： 其中，Xi0是第i个个体，其值表示优化决策变量xi,j0的值的集合，j表示第j维，NP表示种群规模，D表示变量维度，分别表示各优化决策变量xi,j0的上限值和下限值；所述步骤S5中变异操作，进一步包括以下步骤：随机选取种群中两个不同的个体，将其向量差缩放后与待变异个体进行向量合成，形成变异后的种子Vig+1，对应的表达式如下， 其中，r1、r2、r3是在区间[1,NP]内的三个随机数，F是缩放因子，g表示第g代变异。

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百度查询： 华东理工大学 一种基于改进型差分进化算法的S Zorb装置实时优化方法