A Temperature-less Simulated Annealing Algorithm for Optimization of Chemical Processes

การใช้แบบจำลองแอนนิลลิ่งเพื่อหาสภาวะที่เหมาะสมในกระบวนการเคมี

Name: Pantaporn Panyarporn

Organization : King Mongkut's University of Technology Thonburi. Faculty of Engineering. Chemical Engineering

Name: พันธภรณ์ ปัญญาภรณ์

Organization : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี. คณะวิศวกรรมศาสตร์. สาขาวิชาวิศวกรรมเคมี

keyword: Simulated Annealing

; Statistical

; Statistical Search

; Metaheuristic

; Benchmarking

; การจำลองการอบอ่อน

; สถิติศาสตร์

; เมตาฮิวลิสติก

; การเปรียบเทียบสมรรถนะ

Abstract: Optimization is important in chemical engineering whose applications involve minimizing operating costs, minimizing process contaminants, and minimizing energy consumptions. Many techniques have been proposed to solve optimization problems. Metaheuristics are intelligent optimization methodologies which improve on local search techniques and have a much better chance of locating global optima. The objective of this research is to propose new metaheuristic by developing Simulated Annealing (SA) under a temperature-less criterion and comparing its results with the existing one. A new metaheuristics called Statistical Search (SS) employs the statistical principles to replace temperature terms. These optimization methods are generalized, requiring no customization, in order to solve scheduling problem such as MS-MB SP, FSSP, SJSSP, and HENS. The effectiveness of SA, SS1, and SS2 are compared in term of the quality of solution using the same amount of computation time.In order to achieve the best solution for all metaheuristics, SS is very convenient because it does not require the tuning of parameters. This work proposes 2 types of SS, SS1 and SS2 which contain different acceptance criteria. Each scheduling algorithm is tested with the same set of 10-18 test problems. The results show that SS2 can perform very well. SS method can overcome the inherent of SA weaknesses by monitoring the statistical parameters in the simulation. In addition, SS2 gives the minimum percent relative error when compared with the well-known solutions from the literature. Furthermore, SS2 was found to find global optimum in 50-60% of all the test problems.

Abstract: การหาสภาวะเหมาะสมเริ่มมีความสำคัญในทางวิศวกรรมเคมี ตัวอย่างเช่น การใช้เพื่อหาค่าใช้จ่ายต่ำสุดในการดำเนินงาน, ลดปริมาณการใช้พลังงาน เป็นต้น การหาค่าเหมาะสมมีหลายวิธี เมตาฮิวลิสติกเป็นอีกหนึ่งวิธีที่ใช้หาสภาวะเหมาะสม เมตาฮิวลิสติก เป็นวิธีที่มีการปรับปรุงขั้นตอนการหาค่าเหมาะสมเพื่อให้มีประสิทธิภาพสูงสุด ในงานวิจัยนี้ต้องการเสนอวิธีหาค่าที่เหมาะสมที่สุดซึ่ง พัฒนามาจากแบบจำลองแอนนิลลิ่ง โดยใช้การแจกแจงแบบที และค่าความแปรปรวนในสถิติศาสตร์ เรียกว่า การหาแบบสถิติศาสตร์ ปัญหาทดสอบแบบการจัดเรียงตำแหน่งชนิด MS-MB SP, FSSP, SJSSP, and HENS ได้ถูกนำมาหาคำตอบเพื่อทดสอบ ประสิทธิภาพ ของวิธีการค้นหาแบบสถิติศาสตร์ วิธีเหล่านี้ถูกเขียนโดยใช้โปรแกรม MATLAB ประสิทธิภาพของวิธีการหาค่าเหมาะสมจะดูจากคุณ ภาพของคำตอบซึ่งเปรียบเทียบกับคำตอบที่อ้างอิงในงานวิจัย ในการหาคำตอบที่ดีที่สุดการค้นหาแบบสถิติศาสตร์ไม่ต้องการ การปรับค่าคงที่ต่างๆ เหมือนกับ แบบจำลองการอบอ่อน ในงานวิจัยนี้ได้เสนอการคันหาแบบสถิติศาสตร์ไว้ 2 วิธี ซึ่งใช้สมการรับค่าผลลัพธ์ต่างกัน โดยทั้ง 2 วิธีจะถูกนำมาประเมินด้วยปัญหา ทดสอบอย่างละ 10-18 ข้อ ผลที่ได้จากงานวิจัยคือ การค้นหาแบบสถิติศาสตร์ซึ่งใช้การยอมรับแบบค่าผลลัพธ์ด้วยค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์ เป็นวิธีที่ดีที่สุด และสามารถแก้ไขจุดบกพร่องของแบบจำลองการอบอ่อนได้ดี นอกจากนี้วิธีนี้ยังให้ค่าผลลัพธ์ที่แตกต่างจากคำตอบ จากหนังสืออ้างอิงน้อยมาก การค้นหาแบบสถิติศาสตร์สามารถให้ค่าที่เป็นค่าที่เหมาะสมที่ต่ำที่สุดได้มากถึงร้อยละ 50-60

King Mongkut's University of Technology Thonburi

Address: BANGKOK

Email: info.lib@mail.kmutt.ac.th

Name: Hong-Ming Ku

Role: Advisor

Created: 2005

Modified: 2009-01-30

Issued: 2008-12-25

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

text/plain

ISBN: 9741849303

CallNumber: CHE1626

eng

DegreeName: Master of Engineering

Level: Master's Degree

Descipline: Chemical Engineering

Grantor: King Mongkut's University of Technology Thonburi

©copyrights King Mongkut's University of Technology Thonburi

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	CHE1626.pdf	1.23 MB	97	2024-10-28 11:13:03
2	CHE1626ab.pdf	51.47 KB	48	2021-10-05 13:42:20
3	CHE1626aben.txt	2.46 KB	37	2021-07-30 22:36:24
4	CHE1626abth.txt	2.1 KB	26	2021-07-30 22:36:09

ใช้เวลา

0.033277 วินาที