Aspen Plus与Matlab结合：蒸馏塔的优化——运用NSGA II随机算法实现多目标优化...

简介：
本文探讨了将Aspen Plus与Matlab相结合的方法，并利用NSGA II算法对蒸馏塔进行多目标优化，实现了工程设计中的效率提升。 在化学工程领域里，许多优化问题都涉及到整数变量以及多目标权衡的问题。这类问题可以通过使用处理连续及离散变量的算法来解决，例如BARON（确定性）或NSGA II（随机性）。这里提供了一个示例代码，在Aspen Plus V8.8中进行蒸馏塔的多目标优化，并且使用了NSGA II 算法。之所以选用V8.8版本而非更高版本是因为后者在每次交互中的模拟时间是前者的十倍。 具体的问题陈述如下： - 目标函数：最小化CAPEX（资本支出）和OPEX（运营成本） - 优化变量包括色谱柱级数、回流比以及标准化的进料位置 - 约束条件要求乙醇摩尔回收率大于99%，同时其摩尔纯度必须超过80% 在NSGA II算法的应用中，设置了20代和每一代有20个个体。对于更详细的参数设置信息，请参考代码“Opt_EthanolColumn.m”。