则，重复迭代，直到找到最好的，。若迭代多次保持不变，施加混沌小扰动，按照式进行混沌再搜索，为调节系数。计算性能指标，若，令，否则继续搜索。若算法满足终止准则，输出最优解，否则继续步骤。最优个体保存策略遗传算法收敛的个重要保证，保证得到的最优个体不会被交叉变异等遗传运算所破坏。但是，它也容易使局部最优个体不易被淘汰反而快速扩散，从而降低了算法的收敛能力，所以将最优保存策略和其他选择结合使用。收敛准则满足进化结果的精度要求达到进化最大代数连续多代没有进化，满足三者之即可。的流程如下函数输入输入要寻优的优化函数及约束性条件。初始化算法参数设置算法控制参数。生成初始种群利用猫映射序列产生均匀分布的种群，维持种群的多样性。选择将排序选择和最优保存策略相结合，保证好的群体不被淘汰，优良模式不被破坏。个体间距离的计算按照公式和计算个体间距离，去除距离近适应度低的个体。按照条件进行下步操作。交叉将自适应交叉海明距离控制机制淘汰策略相结合。保证种群的多样性以及适应度的稳步提高。变异采用混沌变异，附加小的混沌扰动，对参数空间进行遍历。收敛准则判定达到所要求精度达到设定的最大代数连续多代没有进化，满足三者之即可。统计输出并记录结果对要测试的性能指标进行统计，如果满足收敛准则，则将函数及其寻优结果保存否则，退出程序。退出程序。计算机仿真实例以求个测试函数的最小值为例，进行仿真实验函数函数函数,,函数式中为变量维数，函数是单峰函数，常用此函数测试算法的收敛速度函数是很难极小化的非凸病态函数，该函数可以用于测试算法能否克服和防止进化中的早熟现象函数都是具有大量局部最优点的多峰值函数四个基准测试函数的全局最小值均为,。图给出了函数函数的几何分布特性。由图可知，函数为多维多峰值的非线性优化函数，求解该函数较为困难。算法的性能评价算法的性能评价采用如下方法算法收敛速度的评价算法收敛稳定性和收敛质量的评价与文献的优化结果进行比较算法收敛速度的评价平均进化代数的测试可以体现算法的收敛速度。针对前四个测试函数，维数取，与进行比较得出使得测试函数均能达到目标值，而且进化代数明显减少，加快了进化速度。由此说明了搜索效率与混沌序列的分布有关，猫映射的均匀分布性质大大提高了算法的搜索效率。图进化过程中目标函数值随进化代数变化曲线算法收敛稳定性和收敛质量的评价算法收敛稳定性和收敛质量的性能评价指标有收敛到全局最优的比率最优值的平均值平均进化代数。将本文提出的基于映射的混沌遗传算法与基于映射的混沌遗传算法基于映射的混沌遗传算法标准遗传算法对以上四个测试函数进行优化求解，比较了算法的性能见表。应用基于映射的混沌遗传算法进行函数优化时，取种群进化代数为，由表可知，收敛到全局最优值的比率较其他三种算法高最优值的平均值更加逼近函数的理论极值能够减少得到全局最优解所需的进化代数。因此本文提出的算法收敛稳定性较其他两种算法好。点，当最优解是边缘解时，无法达到最优解。映射方程为,,二维猫映射方程为式表示成矩阵形式式中，,。猫映射的两个指数分别为，。由此可以看出猫映射具有混沌特性。猫映射与映射的比较将映射映射映射分别迭代次得到的,范围内的分布图如图，曲线显示映射在,和,内取值次数多达次，而,平均取到次，当最优解落在中间位置时，需要多次迭代才能得到最优解，大大降低了算法的效率。曲线显示映射的最少取值次数是次，最大次，分布比较均匀，但映射是对的映射，其混沌序列受计算机有限字长和有限精度的影响，很快落入个循环，从而在迭代后迅速收敛。虽通过提高字长可使周期增大，但实现比较复杂。曲线显示映射的最少取值次数是次，最大次，分布比较均匀，而映射的初始值可以取值或者见表，这是映射所不具备的。因此，映射具有更好的混沌分布特性。图三种映射的迭代分布图表三种混沌映射的分布特性映射初始值最大取值次数最小取值次数基于猫映射的混沌遗传算法混沌遗传算法的步骤为了克服遗传算法维持种群多样性差，容易陷入早熟的缺点，引入混沌的思想，对整个算法进行了改进，提出了基于猫映射的混沌遗传算法。基于的设计，采用实数编码，对遗传算法的选择交叉以及变异进行了改进，利用混沌序列产生初始种群，的流程图如下交叉结果的优胜劣汰生存竞争选择保留最优个体免变异混沌变异对种群进行更新符合动态海明距离要求满足收敛条件混沌序列产生初始种群种群个体的适应度评估保留最优个体免交叉动态自适应交叉否根据适应度大小重新选择新个体输出优化结果是否结束是开始输入初始参数图混沌遗传算法的流程图本文算法从以下几个方面进行改进猫映射生成初始种群利用式产生初始种群，使其尽可能在解空间分布均匀，克服随机序列产生初始种群的不均匀性，提高搜索效率。自适应交叉率海明距离控制机制及淘汰策略保证种群进化的多样性及有效性自适应交叉率交叉算子作为遗传算法中起核心作用的遗传操作算子，直接影响着算法的性能。设置了固定不变的交叉概率，不能提供合理的搜索方向，使得最优个体及整个群体适应度改善的速度受到限制。根据交叉概率般在之间，本文对交叉概率进行如下改动海明距离进化后期，种群接近于齐次种群，难以产生新的子代个体，会出现近亲繁殖的现象，本文通过控制海明距离来保持种群的多样性，提高进化效率。海明距离的表达式如下其中是个体，的海明距离，为初始种群的平均海明距离。交叉按下列进行个体进行交叉个体不进行交叉淘汰策略对交叉个体和交叉产生的个体进行适者生存策略，选择适应度大的两个个体进入下步操作。其中，为,之间的随机数。混沌扰动过程令是待变异的第个个体的第个基因，取值为,，利用公式映射到,区间得到混沌变量。运用猫映射迭代式得到,。运用公式将映射到,区间得到变量。若，表四脱硫技术北京化学工业出版社魏兆灿,李宽宏塔设备设计北京化学工业出版社梅安华主编小合成氨厂工艺技术与设计手册下册北京化学工业出版社化工部第六设计院编化学工程手册第篇北京化学工业出版社化工部第六设计院编化学工程手册第篇北京化学工业出版社国家医药管理局上海医药设计院化工工艺设计手册上海化学工业出版社杜克生，张庆海等化工生产综合实习北京化学工业出版社陈国桓化工设备机械基础北京化学工业出版社，王树仁合成氨生产工北京化学工业出版社符德学无机化工工艺学西安西安交通大学出版社陈五平无机化工工艺学第三版上下册北京化学工业出版社魏兆灿,李宽宏塔设备设计上海上海科学技术出版社,贾邵义柴诚敬化工传质与分离过程上海化学工业出版社贾绍义柴诚敬化工原理课程设计天津天津大学出版社谭天恩麦本熙丁惠华化工原理北京化学工业出版社化学工业部人事教育司等合成氨净化北京化学工业出版社附录重要符号览表符号名称单位焦炉煤气中初始含量净化气中含量入吸收塔焦炉煤气气量入吸收塔焦炉煤气压力出吸收塔焦炉煤气压力吸收塔的操作压力入吸收塔焦炉煤气温度硫容硫泡沫中硫含量硫泡沫槽溶液初始温度硫泡沫槽溶液终温熔硫釜硫膏初始温度熔硫釜加热终温硫膏密度硫泡沫密度硫泡沫比热容常用熔硫釜全容积硫膏的比热容硫膏的熔融热熔硫釜周围空间的散热系数蒸汽的汽化热气体密度脱硫液液体密度符号名称单位熔硫釜表面积喷射再生槽溶液流速喷射再生槽喷嘴入口收缩角喷射再生槽喷嘴喉管长度喷射再生槽吸气室收缩角喷射再生槽管内空气流速喷射再生槽尾管直径扩张角扩张管长度尾管直径尾管中流体速度吸气室收缩长度吸气室高度管内空气流速吸气室直径空气入口管直径混合管长度喷射器形状系数混合管直径喷嘴总长度喷嘴喉管长度喷嘴个数个每个喷射器溶液量喷嘴孔径喷射处溶液流速溶液入口管直径喷嘴入口收缩段长度符号名称单位再生槽有效高度溶液在再生槽内的停留时间再生槽高度喷射器出口到槽底距离扩大部分高度再生槽扩大部分直径的计算再生槽高度再生槽直径吹风强度空气量喷射器抽吸系数许用压力系数系数外径钢板的许用应力，有效厚度名义厚度钢板的腐蚀裕量厚度负偏差塔的计算长度风载荷空气动力系数风振系数ƒ风变化系数距地面处风速符号名称单位距地面处风压雷诺数塔设备的内径系数空气动力系数迎风面积塔设备的直径塔设备的高度吸收过程平均推动力吸收塔入口气相分压吸收塔出口气相分压吸收塔入口气相平衡分压吸收塔出口气相平衡分压所需传质面积填料层高度液体的喷淋密度填料的润湿率塔截面积，塔径填料个数个填料尺寸常数总持液量液体料液相流率填料直径吸收过程传质系数符号名称单位经验数操作气速溶液中的含量吸收过程液气比流体质量流量气体质量流量填料比表面积ε填料孔隙率溶液粘度湿填料的填料因子气体密度液体密度ɡ重力加速度泛点质量流速操作气速压降吸收塔直径吸收塔操作压力每釜硫膏量熔硫釜常用熔硫釜全容积硫膏的比热容硫膏的熔融热熔硫釜周围空间的散热系数蒸汽消耗量釜溶液循环量生成消耗的量符号名称单位分子量分子矩为则，重复迭代，直到找到最好的，。若迭代多次保持不变，施加混沌小扰动，按照式进行混沌再搜索，为调节系数。计算性能指标，若，令，否则继续搜索。若算法满足终止准则，输出最优解，否则继续步骤。最优个体保存策略遗传算法收敛的个重要保证，保证得到的最优个体不会被交叉变异等遗传运算所破坏。但是，它也容易使局部最优个体不易被淘汰反而快速扩散，从而降低了算法的收敛能力，所以将最优保存策略和其他选择结合使用。收敛准则满足进化结果的精度要求达到进化最大代数连续多代没有进化，满足三者之即可。的流程如下函数输入输入要寻优的优化函数及约束性条件。初始化算法参数设置算法控制参数。生成初始种群利用猫映射序列产生均匀分布的种群，维持种群的多样性。选择将排序选择和最优保存策略相结合，保证好的群体不被淘汰，优良模式不被破坏。个体间距离的计算按照公式和计算个体间距离，去除距离近适应度低的个体。按照条件进行下步操作。交叉将自适应交叉海明距离控制机制淘汰策略相结合。保证种群的多样性以及适应度的稳步提高。变异采用混沌变异，附加小的混沌扰动，对参数空间进行遍历。收敛准则判定达到所要求精度达到设定的最大代数连续多代没有进化，满足三者之即可。统计输出并记录结果对要测试的性能指标进行统计，如果满足收敛准则，则将函数及其寻优结果保存否则，退出程序。退出程序。计算机仿真实例以求个测试函数的最小值为例，进行仿真实验函数函数函数,,函数式中为变量维数，函数是单峰函数，常用此函数测试算法的收敛速度函数是很难极小化的非凸病态函数，该函数可以用于测试算法能否克服和防止进化中的早熟现象函数都是具有大量局部最优点的多峰值函数四个基准测试函数的全局最小值均为,。图给出了函数函数的几何分布特性。由图可知，函数为多维多峰值的非线性优化函数，求解该函数较为困难。算法的性能评价算法的性能评价采用如下方法算法收敛速度的评价算法收敛稳定性和收敛质量的评价与文献的优化结果进行比较算法收敛速度的评价平均进化代数的测试可以体现算法的收敛速度。针对前四个测试函数，维数取，与进行比较得出使得测试函数均能达到目标值，而且进化代数明显减少，加快了进化速度。由此说明了搜索效率与混沌序列的分布有关，猫映射的均匀分布性质大大提高了算法的搜索效率。图进化过程中目标函数值随进化代数变化曲线算法收敛稳定性和收敛质量的评价算法收敛稳定性和收敛质量的性能评价指标有收敛到全局最优的比率最优值的平均值平均进化代数。将本文提出的基于映射的混沌遗传算法与基于映射的混沌遗传算法基于映射的混沌遗传算法标准遗传算法对以上四个测试函数进行优化求解，比较了算法的性能见表。应用基于映射的混沌遗传算法进行函数优化时，取种群进化代数为，由表可知，收敛到全局最优值的比率较其他三种算法高最优值的平均值更加逼近函数的理论极值能够减少得到全局最优解所需的进化代数。因此本文提出的算法收敛稳定性较其他两种算法好