[发明专利]基于改进郊狼优化算法的多目标协同优化方法及装置

权利要求书

1.一种基于改进郊狼优化算法的多目标协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、建立乙烯裂解过程中操作条件和产品收率之间的模型；

步骤S2、以乙烯裂解过程主要操作条件为优化变量，以乙烯裂解产品收率为目标函数，建立乙烯裂解过程多目标协同优化问题模型；

步骤S3、采用改进的郊狼优化算法在裂解炉操作变量允许范围内搜索，对步骤S2建立的乙烯裂解过程多目标协同优化问题模型进行求解，确定最优变量值；

其中，所述改进的郊狼优化算法，通过快速非支配排序方法和拥挤距离排序方法对种群进行排序。

2.根据权利要求1所述的基于改进郊狼优化算法的多目标协同优化方法，其特征在于，所述步骤S1中操作条件包括炉管出口温度、原料进料流率、汽烃比和炉管出口压力；

产品收率包括乙烯、丙烯和丁二烯的质量收率。

3.根据权利要求2所述的基于改进郊狼优化算法的多目标协同优化方法，其特征在于，所述步骤S1，进一步包括以下步骤：

步骤S11、采用基于自由基反应的裂解炉反应管模拟软件进行裂解模拟，输入变量为操作条件，输出为产品的质量收率；

步骤S12、基于产品的质量收率比对模拟结果和现场结果，对裂解炉反应管模拟软件进行校正；

步骤S13、利用人工神经网络模型对校正后的裂解炉反应管模拟软件产生的数据进行全局拟合，采用人工神经网络模型代替实际裂解炉。

4.根据权利要求2所述的基于改进郊狼优化算法的多目标协同优化方法，其特征在于，所述步骤S2，进一步包括以下步骤：

步骤S21、以乙烯、丙烯和丁二烯的质量收率构建目标函数；

步骤S22、根据裂解炉的炉管出口温度、原料进料流率、汽烃比和炉管出口压力的规定变化范围，建立基于操作变量的约束条件；

步骤S23、结合步骤S21的目标函数，构造调度优化混合整数非线性规划模型，建立乙烯裂解过程多目标协同优化问题模型。

5.根据权利要求4所述的基于改进郊狼优化算法的多目标协同优化方法，其特征在于，所述乙烯裂解过程多目标协同优化问题模型，对应表达式如下：

式中，和分别是乙烯、丙烯和丁二烯的质量收率；

COT_min、COT_max分别是炉管出口温度的上下限；

FLOW_min、FLOW_max分别是原料进料流率的上下限；

SHR_min、SHR_max分别是汽烃比的上下限；

COP_min、COP_max分别是炉管出口压力的上下限。

6.根据权利要求1所述的基于改进郊狼优化算法的多目标协同优化方法，其特征在于，所述步骤S3中改进的郊狼优化算法，通过郊狼个体之间随机互相交流，形成信息共享的成长方式。

7.根据权利要求1所述的基于改进郊狼优化算法的多目标协同优化方法，其特征在于，所述步骤S3中改进的郊狼优化算法，郊狼个体基于自身的选择概率选择成长方式。