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智能蚁群算法在化工过程优化中的应用 被引量:7

Application of Intelligentized Ant Colony Algorithms to Optimization of Chemical Production Process
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摘要 对基本蚁群算法进行了智能化改进,并运用智能蚁群算法和Matlab语言,对化工生产过程中的实际优化问题,苯-甲苯闪蒸过程进行了优化仿真计算,仿真结果表明,在有效地调整温度、压力及分流系数的条件下,使得汽相产物中苯的产量达到最大,实现了苯-甲苯闪蒸过程的最优化,同时也证明了蚁群算法可以有效地解决化工生产过程中的优化问题。 Basic ant colony algorithms are intelligentized. Based on the intelligentized algorithms and Matlab, simulation regarding optimization of benzene-toluene flash vaporization process is made. The simulation result shows that the amount of benzene in vapor phase product reaches the maximum on the condition of effective adjustment of temperature, pressure and diffluence coefficient and the production process is optimized. It is also proves that the intelligentized algorithms are practical in optimization of chemical production process.
出处 《化工自动化及仪表》 EI CAS 2005年第3期28-30,共3页 Control and Instruments in Chemical Industry
基金 湖北省教育厅重点科研项目(2004D011)
关键词 苯-甲苯 闪蒸过程 蚁群算法 优化 仿真 benzene-toluene flash vaporization process ant colony algorithms optimization simulation
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献19

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共引文献75

同被引文献135

引证文献7

二级引证文献26

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