基于粒子群算法的油品调和调度优化研究  

Study on Optimization Scheduling of Oil Blending Based on Particle Swarm Optimization

作　　者：唐国维[1] 赵雪[1] 

机构地区：[1]东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318

出　　处：《长江大学学报（自然科学版）》2011年第1期89-91,281-282,共3页Journal of Yangtze University(Natural Science Edition)

摘　　要：针对炼油企业在新的环保质量指标要求下成品油调和合格率不高的问题,对炼油企业生产调度的油品调和决策进行研究,构建油品调和调度数学模型,采用一种动态改变惯性权重的粒子群算法进行求解,加快算法的收敛速度,使目标函数逼近最优解。实际应用表明,成品油调和的合格率和炼油厂效益均得到提高,保证了产品的质量。In refinery, the problem that the passing rate of oil refining is not high in the new request of quality indicators is studied for decision in production scheduling. Particle swarm optimization with dynamic change of inertia weights is used to solve scheduling modelfor accelerating the convergence speed,so objective function can approximate optimal value. The passing rate of oil refining and refinery benefit is improved to ensure product quality.

关 键 词：粒子群算法 油品调和调度 算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]