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  以搭建的氣體分餾工藝流程為基礎，在保證二氯乙烷塔塔頂可以得到純度大于99.7％的二氯乙烷的條件下，利用所建立的UA算法對氣分裝置生產流程的模擬參數進行優化，種群規模40,2個變量，最大進化代數為30，設置每代記錄一次日志，運行過程用時6 897 s，評價次數1 200次，平均每次迭代時間為230 s。在整個優化過程中，從第16代開始，算法運算的結果趨于穩定，第7次和第30次迭代時高、低壓脫二氯乙烷塔熱流以及裝置成本的三維散點圖分別如圖所示。
  在第7次迭代過程中，成本與雙塔熱流量之間的關系顯得不夠穩固，導致點位分布呈現出一種分散的狀態。這是因為Ua算法在初始階段的學習中還未能完全掌握各變量間復雜的相互作用使得每一個可能的組合都被嘗試，但并未形成一個相對穩定的策略。隨著算法不斷地適應和調整自己的搜索路徑，到了第30次迭代之后，模型變得更加成熟，點位趨向于集中分布。
  分別為第7次和第30次迭代時高、低壓脫二氯乙烷塔的熱流量變化趨勢。從圖6和圖7可以觀察到一個明顯的趨勢:不論在迭代過程中系統是否處于穩定狀態，低壓脫二氯乙烷塔的塔底溫度波動始持在相對較小的范圍內，這表明即使在不斷改進和調整的算法環境下，低壓脫二氯乙烷塔的塔底溫度始終能夠有效地控制;然而，當將焦點轉向高壓脫二氯乙烷塔時，情況發生了顯著變化，隨著對算法進行深人優化，塔底溫度開始顯示出一種逐漸穩定的趨勢，這種穩定性的出現預示著經過一段時間的持續計算后，系統可能達到了一個新的平衡點，使得整體性能得到了改善。高壓脫二氯乙烷塔塔底溫度的轉變趨勢，證明了算法優化的有效性，并為進一步研究提供了堅實的基礎。以Tf1C為多目標優化的目標函數時，最終裝置的運行成本為335萬元/a，較最初的554萬元/a降低了40%。http://m.www-09762.com