Optimization of both operating costs and energy efficiency in the alumina evaporation process by a multi‐objective state transition algorithm
Notice bibliographique
Résumé
The alumina evaporation process (AEP) is an indispensable step for the reuse of sodium aluminate solution by evaporating excess water contained in the solution. The selection of optimal operating parameters is a complicated task because the process is influenced by many nonlinear factors when both the quality and quantity of the product are concerned. In this paper, we formulate a multi‐objective optimization model to maintain the balance of operating costs and energy efficiency in AEP, and a multi‐objective state transition algorithm (MOSTA) is proposed for solving this problem. With the aim of solving the constrained multi‐objective problem, a search archive strategy of elite populations and a novel infeasible solution replacement mechanism are integrated into STA. Some infeasible solutions with better performances are allowed to be saved and participate randomly in the evolution to select optimal solutions from all possible directions. A mutation operator is introduced into the evolutionary process to enhance the global search ability. Simulation results from some benchmark test problems show that the proposed method tends to converge quickly and effectively to the true Pareto frontier with better distribution. The proposed algorithm is successfully applied to solve the multi‐objective optimization problem arising in AEP. The optimal results show that operating costs and energy loss are considerably reduced, by approximately 13.63 % and 13.39 %, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».