基于Pareto最优解的多目标粒子群优化批量过程控制

"Pareto-optimal solutions based multi-objective particle swarm optimization control for batch processes" 本文是一篇研究论文，探讨了如何在批量生产过程中通过多目标粒子群优化算法（Multi-objective Particle Swarm Optimization, MOSO）来实现帕累托最优解控制。帕累托最优是多目标优化中的一个重要概念，它指的是在不降低一个目标的情况下无法改善另一个目标的状态。在批量生产中，通常存在多个相互冲突的目标，如最大化最终产品的产量和减少副产品的生成。 作者Li Jia、Dashuai Cheng和Min-Sen Chiu提出了一种改进的基于帕累托最优解的MOSO算法。该算法特别引入了一种新颖的多样性保持策略，该策略结合了距离和角度信息来判断相似性，从而选择全局最优解。这种策略旨在确保帕累托前沿的收敛性和多样性，使得帕累托解在前沿分布均匀，从而提供多种可行的解决方案供决策者选择。 为了验证所提算法的有效性，研究者使用了一些基准函数进行测试，并将其与传统的MOSO算法进行了对比。此外，该算法还应用于两个经典的批量生产过程。实验结果显示，每批结束时的产品质量能够充分接近期望值，输入轨迹也得到了有效的控制。 批量生产过程中的控制问题通常涉及到复杂的非线性优化，而MOSO算法由于其全局搜索能力和并行处理特性，成为解决此类问题的有效工具。通过使用帕累托最优解，该研究不仅考虑了单一目标的优化，还兼顾了多个目标之间的平衡，这在实际生产中具有重要的应用价值，因为生产者往往需要在成本、效率和产品质量之间找到最佳的平衡点。 这项工作为批量生产过程的优化控制提供了一种新的方法，它能够生成一系列帕累托最优解，帮助决策者在多个目标之间做出权衡，提高生产效率和经济性。这一方法的应用有望在化工、制药等批量生产领域带来显著的改进。