【摘 要】
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分馏过程是石油化工流程模拟中的重要模块之一。在分馏装置的模拟计算中,塔板Murphree效率直接影响模型质量,且随装置的原料、工况不同而有所改变,因此探索Murphree效率的准
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室,宁波大学信息科学与工程学院
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分馏过程是石油化工流程模拟中的重要模块之一。在分馏装置的模拟计算中,塔板Murphree效率直接影响模型质量,且随装置的原料、工况不同而有所改变,因此探索Murphree效率的准确确定方案是分馏建模的关键。本文提出用人工免疫网络多Agent（Maopt-aiNet）确定最佳的Murphree效率。不同于其他智能算法,Maopt-aiNet结合人工免疫网络的核心思想与多Agent技术,搜索算子包括：邻域克隆选择、邻域竞争、自信度激励、自信度邻域学习和邻域协作算子,算法有机结合全局与局部搜索能力,实验表明其对
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