模拟退火增强粒子群算法提升化工过程综合效率

本文主要探讨了模拟退火粒子群算法在化工过程综合中的应用，针对粒子群算法存在的问题，如后期进化速度减缓以及容易陷入局部极值点，作者提出了一种创新的方法。模拟退火（Simulated Annealing，简称SA）是一种启发式全局优化算法，它模仿金属冷却过程中的退火现象，通过随机接受低于当前最优解的解来防止算法陷入局部最优。作者将SA的思想融入到粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）中，引入Metropolis准则来增强粒子跳出局部极值点的能力。Metropolis准则是一种概率接受策略，允许粒子在一定程度上偏离当前最佳解，以增加搜索空间，从而提高全局优化的效果。 在实施过程中，降温策略被巧妙地结合，以加速算法在后期阶段的进化速度。这种改进后的模拟退火粒子群算法（SA-PSO）在实际案例中，如换热器设计和反应器网络综合问题上得到了应用。结果显示，与传统的粒子群算法相比，SA-PSO在求解化工过程综合问题时表现出了显著的性能提升，证明了其在处理这类复杂优化问题上的有效性。 关键词：模拟退火粒子群算法、粒子群算法、化工过程综合、反应器网络综合。这篇论文的研究成果不仅对优化技术在化工领域的具体应用提供了新的视角，也为解决实际工程问题提供了一种高效而可靠的工具。整体来说，作者的工作对于推动化工过程综合的优化方法发展具有重要意义，展示了跨学科融合在解决工程挑战方面的潜力。