Топологические декомпозиционно-эвристические алгоритмы и комплекс программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств

Образцов, Андрей Александрович

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Топологические декомпозиционно-эвристические алгоритмы и комплекс программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств

кандидата технических наук: Образцов, Андрей Александрович
город: Смоленск
год: 2009
специальность ВАК РФ: 05.13.18

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Топологические декомпозиционно-эвристические алгоритмы и комплекс программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств»

Автореферат диссертации по теме "Топологические декомпозиционно-эвристические алгоритмы и комплекс программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств"

На правах рукописи

Образцов Андрей Александрович

Топологические декомпозиционно-эвристические алгоритмы и комплекс программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств

Специальности:

05.13.18 — Математическое моделирование, численные методы и комплексы

программ (технические науки); 05.17.08 — Процессы и аппараты химических технологий

2 2 О КТ 2009

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2009

003480774

Работа выполнена в филиале ГОУВПО «МЭИ (ТУ)» в г. Смоленске и

в Международном институте логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И.Менделеева

Научные руководители:

член-корреспондент РАН, доктор технических наук, заслуженный деятель науки РФ профессор Мешалкин Валерий Павлович

доктор технических наук, профессор Панченко Сергей Васильевич

Официальные оппоненты:

доктор физико-математических наук, профессор Бутусов Олег Борисович доктор технических наук, профессор Мадера Александр Георгиевич

Защита состоится « 10 » ноября 2009 г. в 11-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.204.10 при РХТУ им. Д.И. Менделеева по адресу: 125047, Москва, Миусская пл., д. 9, Конференц-зал (ауд.443)

С диссертацией можно ознакомиться в Научно-информационном центре РХТУ им. Менделеева

Автореферат разослан « » октября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Ведущая организация:

ГОУ ВПО «Ивановский государственный химико-технологический университет»

Д 212.204.10 д.ф.-м. н., профессор

В.М. Аристов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Задачи оптимальной компоновки сложных технических систем (ТС) широко распространены как в проектно-конструкторской, так и в инженерно-технологической деятельности. Оптимальная упаковка грузов в контейнерах, компоновка оборудования промышленных предприятий, компоновка отсеков летательных аппаратов, компоновка блоков, узлов и элементов радиоэлектронной аппаратуры (РЭА), интегральных микросхем — все это задачи оптимальной компоновки имеющие большое практическое значение.

Компоновка химических производств (ХГ1) является комплексной инженерно-технической задачей, включающих два взаимосвязанных этапа - размещение единиц оборудования (ЕО) и трассировка технологических трубопроводов (ТТ). Оптимизация компоновки ХП является важным инженерно-техническим фактором повышения ресурсоэнергоэффективности ХП, который позволяет: уменьшить капитальные затраты на проектируемое производство за счет снижения металлоемкости труб, сокращения протяженности и упрощения конфигурации ТТ, что дает возможность сократить число фасонных частей ТТ, упрощения строительных конструкций; сократить эксплуатационные затраты ХП на перемещение технологических потоков насосами или компрессорами; повысить эффективность использования производственных площадей, а также сократить амортизационные отчисления, затраты на техническое обслуживание (ТО) и ремонт ЕО.

Задача оптимизации компоновки относится к классу наиболее трудоемких эври-стико-вычислительных задач математического моделирования и оптимизации химико-технологических систем (ХТС), которыми являются ХП, поскольку для ее решения необходимо прежде всего осуществлять приобретение и переработку знаний об операциях монтажно-технологического проектирования ХП, о физико-химических и гидродинамических условиях функционирования системы ТТ, процессов и аппаратов ХП, о различных конструкционных и геометрических ограничениях, а затем уже про-водеть определенные вычислительные операции над данными для выбора оптимального компоновочного решения. Методы и алгоритмы поиска оптимальной компоновки ХП позволят не только сократить сроки разработки аппаратурного оформления ХТС, но также повысить показатели ресурсоэнергоэффективности ХП.

Основные методы решения задачи оптимальной компоновки ХП изложены в работах отечественных ученых: академика Кафарова В.В., член-корр. РАН, проф. Ме-шалкина В.П., проф. Егорова С.Я., проф. Зайцева И.Д., проф. Малыгина Е.Н., а также зарубежных ученых Оеог§1асН5 М.С., Papageorgiou Ь.С., ЯоиЫп О.Е., Бхуапеу Я.Е. Анализ работ указанных ученых показал, что в большинстве из них предложены методы решения 2-хмерной задачи оптимальной компоновки, которая не учитывает возможности размещения оборудования ХП на различных высотных отметках с использованием строительных конструкций. В работах чл.-кор'р. РАН, проф. Мешалки-на В.П. и его учеников основное внимание уделяется разработке эвристико-вычислительных методов оптимальной компоновки ХП, которые требуют активного диалога специалиста-проектировщика, или лица, принимающего решения (ЛПР), с ЭВМ. В этом случае качество полученного решения существенно зависит от квалификации ЛПР, его профессиональной компетентности и априорных представлений о результатах компоновки.

С другой стороны, существующие эвристические методы решения задачи оптимального размещения геометрических объектов в 3-хмерном пространстве, представ-

ленные в работах отечественных и зарубежных ученых проф. Валеевой А.Ф., проф. Гаврилова В.Н., проф. Курейчика В.М., проф. Мухачевой Э.А., проф. Норенкова И.П., проф. Стояка Ю.Г., Bortfeldt A., Cagan J., George J.A.,:Gilmore P.C., Lim A., Lodi Ä.;, Martello S„ Pisinger D., Robinson D. F., Saaty T!, Szykmän S., Vigo D., позволяют получать оптимальные решения за счет более плотной компоновки, однако они не учитывают необходимые ограничения специальных предметных областей и в большинстве случаев не могут быть просто адаптированы к решению задачи оптимального размещения оборудования ХП.

Тесно связанная с задачей оптимального размещения оборудования ХП задача оптимальной трассировки TT, а также более общая задача трассировки соединений группы объектов в трехмерном пространстве, мало освещена в научно-технической литературе, а адаптация существующих методов трассировки плоскостной задачи для 3-хмерного случая в большинстве случаев приводит к значительному возрастанию вычислительной сложности задачи.'

Таким образом, задача разработки математических моделей и эвристико-вычислительных алгоритмов оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП с учетом специальных ограничений предметной области, а также реализация их в виде комплекса программ, является актуальной научной и прикладной задачей, так как позволяет увеличить эффективность использования производственных площадей, а также сократить капитальные и эксплуатационные затраты ХП за счет уменьшения материалоемкости связывающих сетей TT и энергозатрат на перекачку технологических потоков.

Основные разделы диссертационной работы соответствуют пунктам «28. Системный анализ, искусственный интеллект, системы распознавания образов, принятие решений при многих критериях» и «38. Научные основы экологически безопасных и ресурсосберегающих химико-технологических процессов» Плана фундаментальных научных исследований РАН на 2008-2012 годы, а также перечню критических технологий - «Компьютерное моделирование» и «Искусственный интеллект» - и приоритетных направлений- «Информационно-телекоммуникационные системы» и «Энергосберегающие технологии», определенных «Основами политики РФ в области развития науки и технологии иа период до 2010 г. и на дальнейшую перспективу».

Цель диссертационной работы - разработка математических моделей, топологических декомпозиционно-эвристических алгоритмов, комплекса программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств с учетом инженерно-технологических, физико-химических и гидродинамических ограничений предметной области. Для достижения указанной цели потребовалось сформулировать и решить следующие основные научные задачи:

1. Разработка декомпозиционно-эвристического алгоритма оптимального размещения ЕО в 3-хмерном пространстве, учитывающего инженерно-технологические и физико-химические ограничения на компоновку ХП, позволяющего получить конструкционно-рациональные решения с учетом технологических особенностей и требований безопасности.

2. Создание моделей представления знаний об инженерно-технологических ограничениях компоновки ХП.

3. Разработка топологическо-эвристического алгоритма оптимальной трассировки разветвленных связывающих сетей TT с использованием метаэвристики муравьиных колоний, моделирующей разумное поведение насекомых.

4. Разработка метода минимизации размерности исходной топологической модели геометрического пространства в виде редуцированного обобщенного, гипотетического конструкционного графа (ОГКГ) нерегулярной структуры, используемого в алгоритме оптимальной трассировки ТТ.

5. Разработка архитектуры и режимов функционирования прикладного программно-информационного обеспечения на основе предложенных моделей и алгоритмов компоновки ХП.

6. Оценка эффективности разработанных топологических декомпозиционно-эвристических алгоритмов при решении тестовых задач размещения и трассировки в 2-и 3-хмерном пространстве.

Методы исследования в диссертации: методы системного анализа, комбинаторики и теории дискретной оптимизации, теории графов, стандартные схемы метаэв-ристических методов. При разработке комплекса программ использовались принципы модульного и объектно-ориентированного программирования.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Инженерно-технологическая и математическая постановка задачи оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП как эвристико-вычислительной задачи поиска компоновочного решения по минимуму приведенных затрат, которому соответствуют оптимальные показатели материало-, ресурсо- и энергоемкости данного ХП.

2. Компьютерные модели представления знаний в области компоновки ХП, отображающих монтажно-технологические, физико-химические и гидродинамические ограничения.

3. Декомпозиционно-эвристический алгоритм оптимального размещения ЕО, позволяющий получать оптимальные решения по назначению месторасположения ЕО, обеспечивающие минимум приведенных затрат.

4. Редукционный топологическо-эвристический алгоритм оптимальной трассировки разветвленных сетей ТТ с использованием метаэвристики муравьиных колоний, осуществляющий поиск конфигурации трасс ТТ на топологической модели пространства в виде редукционного ОГКГ нерегулярной структуры.

5. Архитектура и режимы функционирования комплекса программ «СЬешР1ап1», реализующего предложенные математические модели и алгоритмы оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП.

6. Результаты вычислительных экспериментов по оценке эффективности разработанных топологических и эвристико-вычислительных алгоритмов оптимального размещения и трассировки.

7. Результаты оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки установки получения синтез-газа в крупнотоннажном производстве аммиака.

Обоснованность научных результатов, полученных в диссертационной работе, базируется на использовании апробированных научных положений и методов исследования, корректном применении методов теории графов и теории искусственного интеллекта, согласованности новых результатов с известными теоретическими положениями.

Достоверность полученных результатов и выводов подтверждается проведенными многочисленными численными экспериментами, результаты которых позволяют сделать вывод об адекватности разработанных математических моделей и работоспособности созданных алгоритмов.

Научная новизна основных результатов работы состоит в следующем:

1. . Сформулирована инженерно-технологическая постановка задачи оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП. Классифицированы требования к математической постановке задачи оптимальной компоновки в виде знаний по теории процессов и аппаратов химической технологии, об инженерно-технологических, физико-химических и гидродинамических ограничениях при поиске рациональной компоновки ХП, которые сформулированы в виде фреймов как семантико-фактографических моделях.

2. Разработан .декомпозиционно-эвристический алгоритм (ДЭ-алгоритм) оптимального размещения ЕО в 3-хмерном пространстве, отличающийся использованием набора эвристических правил инженерно-технических, физико-химических и гидродинамических ограничений компоновки ХП и модифицированного генетического алгоритма для поиска оптимальной последовательности размещения ЕО с учетом их высотного расположения, что позволяет получать оптимальные монтажно-технические компоновочные решения по минимуму капитальных и эксплуатационных затрат. Разработанный ДЭ-алгоритм может быть использован для решения как 2-х, так и 3-хмерной задачи оптимального размещения.

. 3. Предложен быстродействующий редукционный топологическс-эвр^стический алгоритм (РТЭ-алгоритм) оптимальной трассировки 3-хмерных разветвленных сетей ТТ, отличающийся использованием автоматизированных процедур построения толологической модели пространства в виде редукционного ОКГК нерегулярной структуры и остовных деревьев Штейиера с применением муравьиных алгоритмов, имитирующих целенаправленное поведение колоний насекомых, что позволяет осуществлять поиск оптимальной конфигурации трасс ТТ по минимуму приведенных затрат. Разработанный РТЭ-алгоритм позволяет осуществлять трассировку в 2-х и 3-хмерном пространстве.

..., -4. Обоснована эффективность разработанного декомпозиционно-эвристического алгоритма, размещения ЕО по сравнению с известным алгоритмом сужающихся окружностей* при решении задачи компоновки абстрактных геометрических объектов по критерию плотности упаковки.

5. Разработаны архитектура и режимы функционирования комплекса программ «СЬетР1ап1», реализующего предложенные модели и алгоритмы компоновки ХП.

Научная значимость работы. Разработанные в диссертации математические модели и алгоритмы вносят определенный вклад в развитие теории оптимальной компоновки сложных 3-хмерных технологических систем, которыми являются в том числе химические предприятия и теплоэнергетические установки, а также в развитие эвристико-вычислительных методов решения задач оптимального раскроя материалов, оптимальной упаковки грузов в контейнеры, оптимальной компоновки блоков и элементов радиоэлектронной аппаратуры и трассировки печатных плат, а также задач оптимальной прокладки сложных инженерных коммуникаций, включая прокладку магистральных трубопроводов. .... Практическая значимость работы.

1. С использованием предложенного ДЭ- и РТЭ-алгоритмов разработан комплекс программ «СЬешР1ап1» оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки промышленных производств, реализованного с применением средств сбьектно-

* Стоян Ю.Г., Соколовский В.З. Решение некоторых многоэкстремальных задан методом сужающихся окрестностей. - Киев: Наук, думка, 1980.

ориентированного программирования на языке С++, позволяющего сократить время принятия оптимальных проектных решений и повысить показатели ресурсоэнерго-эффективности проектируемых ХП.

2. С использованием разработанных алгоритмов и комплекса программ получены оптимальные ресурсоэнергоэффективные компоновочные решения для установки получения синтез-газа в крупнотоннажном производстве аммиака, для производства сульфата аммония, а также для объектов теплоэнергетики, в том числе промышленной водогрейной котельной. • :

3. Разработанный ДЭ-алгоритм оптимального размещения универсален и может быть использован для решения практических задач оптимального раскроя материалов, оптимальной упаковки грузов в контейнерах, оптимального размещения грузов на складе, оптимального размещения элементов на печатных платах и оптимальной компоновки блоков РЭА и т.д.

4. Разработанный РТЭ-алгоритм оптимальной трассировки TT может найти применение при решении задач трассировки соединений проводников сверхбольших интегральных схем (СБИС), используемых в современной вычислительных комплексах, печатных плат устройств РЭА, поиска оптимального маршрута в системах навигации, прокладки инженерных коммуникаций, линий связи и пр.

Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы реализованы в виде комплекса программ «ChemPlant», с помощью которого решена задача оптимальной компоновки в крупнотоннажном производстве аммиака на предприятии по производству минеральных удобрений ОАО «Дорогобуж». Комплекс программ «ChemPlant» может быть использован в проектных и инженерно-конструкторских организациях перерабатывающих отраслей промышленности, радиоэлектроники, приборо- и машиностроения.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертации неоднократно докладывались и обсуждались на III, IV и V Межрегиональной научно-технической конференции "Информационные технологии, энергетика и экономика", Смоленск, 2006-2008; на XIII Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», Москва, 2007; на XIX и XX Международной научной конференция «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ», Воронеж, 2006, Ярославль, 2007, 4-ой Международной научно-практической конференции «Логистика и экономика ресурсосбережения и энергосбережения в промышленности» («ЛЭРЭП-4-2009»), Самара, 2009, а также на научных семинарах в РХТУ им. Д.И.Менделеева.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 20 публикациях, в том числе в 4 статьях в изданиях перечня ВАК.

Объем и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Диссертация изложена на 190 страницах, содержит 74 иллюстрации и 8 таблиц. Библиография включает 116 наименований.

Оглавление диссертации.

Введение

1 Анализ современных математических моделей и методов оптимальной компоновки физических систем

1.1 Математическое описание задачи оптимальной компоновки физических систем как комбинаторной NP-задачи

•"■ 1.2 Инженерно-технологическая постановка задачи оптимальной ресурсоэнерго-эффективной компоновки химических производств

1.3 Краткая характеристика современных методов и алгоритмов оптимального размещения объектов

1.4 Краткая характеристика "современных методов и алгоритмов оптимальной трассировки ;; .■■;::■ ■

1.5 Выводы • ■

2 Разработка топологических декомпозициионио-эвристнческих алгоритмов оптймальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств

■; 2.1 Обоснование выбора вида целевой функции для оценки оптимальности компоновки химических производств

2.2 " Разработка компьютерных моделей представления инженерно-технологических знаний по рациональному размещению оборудования химических производств

2.2.1 Разработка фреймов •

2.2.2 Разработка продукционных правил

2.3 Декомпозиционно-эвристический алгоритм оптимального размещения единиц оборудования

2.4 Редукционный топологическо-эвристический алгоритм оптимальной трассировки разветвленных сетей технологических трубопроводов

2.5 Выводы

3 Архитектура и программно-информационное обеспечение комплекса программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических произвол ств « С М е тР I а п Ь>

3.1 Архитектура комплекса программ оптимальной компоновки химических производств «СЬетР1ап1» •

3.2 Программное обеспечение комплекса программ

3.2.1 Модуль ввода параметров технологического оборудования '"'3.2:2 Модуль графического изображения технологических схем

3.2.3 Модуль оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки оборудования

3:3 Интеллектуальное и информационное обеспечение комплекса программ.

33.1 База инженерно-технологических знаний о компоновке

■ 3.3.3 База данных параметров оборудования

3.3.3 База данных технологических схем

3.3.4 База исходных данных проекта компоновки

3.4 Режимы функционирования и методика применения комплекса программ «СЬешР1ап1»

■3.5 Вычислительные эксперименты по оценке эффективности разработанных алгоритмов

3.6 Выводы

4 Применение комплекса программ «СЬешР1апЪ> для разработки оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки установки получения синтез-газа в крупнотоннажном производстве аммиака

4.1 Инженерно-технологическая и математическая постановка задачи оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки установки

4. 4.2 Формирование набора эвристических правил о рациональной компоновке производства аммиака

4.3 Разработка компьютерных моделей представления инженерно-технологических знаний по компоновке установки

4.4 Анализ научно-обоснованных результатов оптимальной ресурсоэнергоэффек-тивной компоновки установки

4.5 Выводы

Основные результаты

Список литературы

Приложение 1. Инструкция пользователя комплекса программ оптимальной ре-сурсоэнергоэффективной компоновки химических производств «СЬешР1апЪ>

Приложение 2. Распечатки эскиза варианта оптимальной ресурсоэнергозффек-тивной компоновки установки получения синтез-газа в крупнотоннажном производстве аммиака

Приложение 3. Акт об использовании результатов диссертационной работы на ОАО «Дорогобуж»

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность научных исследований по компоновке ХП. Формулируется цель диссертационной работы и решаемые в ней задачи, излагается научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе «Анализ современных математических моделей и методов оптимальной компоновки физических систем» сформулирована математическая постановка задачи оптимальной компоновки физических систем как ЫР-задача комбинаторики. Рассматривается процедура декомпозиции задачи компоновки физических систем на две взаимосвязанных подзадачи — размещения объектов и поиска конфигурации (трассировки) физических связей. Среди практических задач оптимальной компоновки выделена специальная задача компоновки ХП, изложены ее особенности, сформулированы основные монтажно-технологические-и физико-химические ограничения рациональной компоновки. В главе проведен аналитический обзор эвристических и вычислительных алгоритмов оптимального размещения объектов в 3-хмерном пространстве, трассировки линий связи и их программная реализация. Проводится сравнительный анализ эффективности известных методов, оценивается возможность их адаптации к решению задач оптимальной компоновки ХП.

Во второй главе «Разработка топологических декомпозициионно-эвристических алгоритмов оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств» дано обоснование выбора вида технико-экономического критерия эффективности для оценки компоновочного решения; описываются разработанные компьютерные модели представления знаний об оптимальной компоновке ХП. Изложено подробное описание разработанных алгоритмов: декомпозиционно-эвристического алгоритма (ДЭ-алгоритма) размещения ЕО, позволяющего получить оптимальное рациональное ресурсоэнергоэффективное компоновочное решение с учетом инженерно-технологических, физико-химических и гидродинамических ограничения компоновки ХП, а также редукционного толо.тогнческо-эвристического алгоритма (РТЭ-алгоритма) трассировки разветвленных ТТ на ОГКГ нерегулярной структуры с использованием метаэвристики целенаправленного поведения муравьиных колоний.

Исходя из анализа литературы по теории проектирования аппаратов и ТТ ХП, для оценки оптимальности полученного компоновочного решения предложено использовать технико-экономический критерий в виде приведенных затрат (ПЗ) для компонуемого ХП:

N М

№а+сма +СД +£(кт +скт + сыт), +

+ И.Ктик к=1

РЫМ /=1 ;=1 У=1

где Аг0; — стоимость ¡-го аппарата; С,Ш( — стоимость монтажа /-го аппарата; СК1 — стоимость строительных конструкций под аппарат; Кт. — стоимость у'-й трубы; С,,„ . — стоимость строительных конструкций под у'-ю трубу; Смт . — стоимость монтажа у-го трубопровода; ,Кпшк — затраты на теплоизоляцию к-го объекта; Э, — затраты на перекачку технологического потока 1-й насосом; А, — амортизационные отчисления для г-го аппарата; Ату■— амортизационные отчисления для у'-го трубопровода; Ср. — стоимость ремонта у'-го ТТ; Еи - нормативный коэффициент окупаемости капитальных вложений; N — общее число аппаратов; М — число технологических трубопроводов; Т— число ТТ с изоляцией; Р — число насосов.

Для представления декларативных знаний о монтажно-техно логическом проектировании ХП предлагается использовать семантико-фактографнческие модели представления знаний в виде фреймов (ФР), методика построения которых для решения неформализованных задач в химической технологии предложена в работах чл.-корр. РАН, проф. Мешалкина В.П. и его учеников. Для осуществления процедуры размещения очередной ЕО, в соответствии с определенной последовательностью, нами используется набор ЭП, отображаемый следующими основными классами фреймов, структура которых подробно изложена в тексте диссертационной работы:

• 1) «ФР-конструкционная характеристика ЕО» («ФР-ЕО») для построения геометрической модели каждой ЕО. Включает в себя данные по габаритам аппарата, размеры технических зон, понятия об особенностях операций монтажа ЕО («обслуживание аппарата краном», «периодичность ремонта» и пр.).

2) «ФР-габариты цеха» («ФР-ЦЕХ») используется для построения исходной топологической модели геометрического пространства компоновки.

3) «ФР-высотное расположение оборудования» («ФР-ВРО») для отображения знаний о высотном размещении оборудования.

4) «ФР-относительное расположение ЕО» («ФР-РЕО») используется для отображения инженерно-технологических и физико-химических ограничений на взаимное расположение ЕО.

, ,,. 5) «ФР-укрупненные аппаратные блоки» («ФР-УАБ») отображает возможные процедуры объединения ЕО в укрупненные аппаратные блоки при выполнении инженерно-технологических и физико-химических требований по размещению ЕО в непосредственной близости друг к другу, определяемых «ФР-РЕО».

При разработке формализованных эвристико-вычислительных процедур получения варианта компоновочного решения необходимо осуществить переработку предметных знаний, представленных в виде фреймов с использованием продукционных правил (ПП), отображающих эвристические правила (ЭП) поиска рациональных компоновочных решений. Для программного представления ПП используется структура фреймов, отображающая декларативные знания о компоновке. Для поиска рационального решения по размещению ЕО предложено 5 классов продукционных правил размещения (ППр): 1) ППр-1 - правила построения геометрической модели ЕО; 2)

ППр-2 — правила формирования требований к монтажу ЕО; 3) ППр-3 - правила логического вывода о высотном размещении ЕО; 4) ППр-4 - правила логического вывода об относительном размещении ЕО; 5) ППр-5 - правила объединения ЕО в УАБ.

Большая размерность задачи оптимальной компоновки ХП требует использования при поиске решения методику декомпозиции, позволяющую снизить размерность исходной задачи. В тесте диссертационной работы описана обобщенная математическая формулировка декомпозиционного принципа, используемого в разработанном автором ДЭ-алгоритме. В соответствии с данным принципом задача компоновки ХП сводится к последовательному размещению каждой ЕО, причем размещение очередной ЕО выбирается исходя из минимума ПЗ (1) на установку данной ЕО и прокладке связанных с ней ТТ. Таким образом, решение задачи оптимального размещения ЕО ХП разбивается на два этапа: формирование оптимальной последовательности размещения ЕО; рациональное размещение отдельных ЕО в 2-х или 3-хмерном пространстве по заданной последовательности.

Для поиска оптимальной последовательности размещения ЕО нами используется метаэвристика ГА, которая оперирует с понятиями «хромосома», «популяция», «генетические операторы» (ГО), адаптированными к решению задачи оптимального размещения ЕО. Применительно к данной прикладной задаче, хромосома представляет один из вариантов размещения ЕО, закодированный последовательностью размещения, ЕО ХП отображающий используемый декомпозиционный принцип. В работе предложен модифицированный ГО скрещивания, использующий элемент «жадности» для учета ограничений по высотному размещению крупногабаритных ЕО, при использовании которого крупногабаритные ЕО вводятся в перестановку, заданную хромосомой, первыми, а затем уже осуществляются операции над остальными элементами (генами), образующими хромосому.

В соответствие с используемым принципом декомпозиции ДЭ-апгоритм включает в себя следующие этапы:

Этап 1. Автоматизированная подготовка исходных данных и знаний.

На данном этапе осуществляется построение геометрических моделей всех ЕО, и геометрической модели цеха с учетом запрещенных зон для размещения ЕО, определяются условия монтажа, взаимное и высотное размещение ЕО с учетом инженерно-технологических, физико-химических и гидродинамических ограничений, а также объединение ЕО в УАБ с применением набора разработанных ППрД-5. Также осуществляется генерация набора из М хромосом, составляющих популяцию первого поколения (исходного набора вариантов размещения ЕО).

Этап 2. Поиск рационального размещения ЕО с учетом заданных ограничений для каждого варианта размещения, определяемой хромосомой.

При размещении объектов по перестановке для перехода к геометрической интерпретации задачи в ДЭ-алгоритме нами применяется модифицированный алгоритм МаЛеИо . Алгоритм МаПеНо использует дискретную модель пространства, в которой для определения геометрических мест размещения очередного объекта используется следующее эвристическое правило

ЯО = {(*, у, г): V/ е/, (х>х, + уу, ) V (у >У,+ Л,.) V (7 > г, + с11)}, (2) где 8{Г) ■— множество точек для размещения объекта; I — множество размещенных объектов; х,, >•„ г,- — координаты ;'-го объекта.

' Maitello S„ Pisinger D., Vigo D. The three-dimensional bin packing problem /./ Operations Research. 2000. Vol. 48, P. 256.

Использование данного подхода позволяет ограничить пространство поиска конечным значением мест размещения очередного объекта, однако алгоритм Martello не позволяет осуществлять компоновку, если имеются геометрические ограничения, например, области запрета. Нами предложена модификация алгоритма Martello, которая состоит в следующем: предложено дополнять множество точек S(I), определенных по ЭП (2), до множества S * (/) угловыми точками размещаемых объектов

. 5*(/) = ади{(*|.+(Х„у, +hnzr),(xi,yl,zi +di),i = ÏN}, (3)

При этом конструкционные (геометрические) ограничения задачи размещения ЕО вводятся как условные размещаемые объекты с фиксированными координатами.

Знания о монтажно-технологических операциях и физико-химической сущности химико-технологических процессов, сгенерированные в результате переработки исходных знаний, с использованием набора набор ППр1-5 накладывают дополнительные ограничения на полученное множество точек размещения очередного объекта S*(I), определяемое модифицированным ЭП (3). Из результирующего множества S*(f) выбирается место размещения ЕО по минимуму длины линий связи с другими объектами в манхеттеновской метрике: i-i 1-1

Fi = X w,k d (' Д) = X wik F/ ~xk\ +1У1 - У к I +1Ъ ~ 2k |), (4)

Jc=l k=\

Этап 2 осуществляется для каждой хромосомы в популяции.

Этап 3. Применение ГО к популяции при формировании совокупности наилучших вариантов размещения.

В диссертационной работе представлены результаты вычислительных экспериментов по определению оптимальных значений таких параметров ГА, как размер популяции и число поколений. При компьютерной реализации ДЭ-алгоритма нами выбран размер популяции равный 50.

Для поиска оптимальных трасс разветвленных ТТ нами разработан редукционный топологическо-эвристический алгоритм (РТЭ-апгоритм). При оптимальной трассировке ТТ с использованием РТЭ-алгоритма исходная задача трассировки декомпозируется на ряд более простых задач нахождения оптимальной конфигурации отдельных трасс, что позволяет значительно снизить размерность задачи.

РТЭ-алгоритм состоит из следующих этапов:

Этап 1. Гидравлический расчет сети ТТ.

На данном этапе осуществляется гидравлический расчет сети ТТ с использованием стандартных методик и алгоритмов. Определяется диаметр D* в первом приближении для каждого ТТ.

Этап 2. Определение порядка очередности трассировки сетей ТТ

Этап 3. Построение топологической модели геометрического пространства трассировки ХП с учетом инженерно-технологических и гидравлических ограничений в виде редуцированного ОГКГ нерегулярной структуры.

В диссертационной работе приводится описание процедуры построения исходного ОГКГ нерегулярной структуры, а также процедуры редукции (уменьшения размерности) исходного ОГКГ, предложенной автором для уменьшения размерности задачи трассировки. Представленные результаты вычислительных экспериментов по оценке эффективности предложенной процедуры редукции ОГКГ на сгенерированных случайным образом графах показывают, что ее использование позволяет уменьшить размерность произвольного ОГКГ в среднем на 20-30%.

■ Этап 4. Построение оптимальных трасс разветвленной сети ТТ на редуцированном ОГКГ нерегулярной структуры. ,•■■■••

Процедура трассировки разветвленной сети ТТ в редуцированном ОГКГ нерегулярной структуры сводится к процедуре отысканию остовного дерева Штейнера минимальной длины на графе, представляющего собой минимальное связывающее дерево с дополнительными вершинами. Для построения деревьев Штейнера предложено использовать муравьиные алгоритмы, адаптированная к прикладной задаче трасг сировки ТТ: каждую трассу ТТ протягивает муравей, который характеризуется списком табу (запрета) , состоящим из узлов ОГКГ, которые муравей уже посещал. Множество муравьев образуют колонию, подчиняющуюся некоторым поведенческим правилам, определяемым составленным нами набором продукционных правил трассировки (ППт): ППт-1 - выбора направления прокладки локальной трассы из /-ой в)-ю вершину ОГКГ; ППт-2 - объединения трасс одной связывающей сети ТТ; ППт-3 -перехода с тупиковых трасс; ППт-4 - отсечения глухих ответвлений.

ППт-1: «ЕСЛИ (смежная вершина у £ Т{т)) И (величина [т, у]а • [т^]15 максимальна для всего множества допустимых направлений), ТО (выбрать ребро ((,у) и до-бавитьу в

Формализованная запись ППт-1 имеет вид

{(¿,у) 1г 7-<и),[т,-у]в ■ тах}. (6)

где %ц — концентрация феромона, представляющего собой весовой (рейтинговый) коэффициент приоритетной прокладки локальных трасс ТТ муравьем, на ребре (/,у)

ОГКГ; — переменная, отражающая прямое взаимодействие муравьев; —

список табу муравья /и; а, [3—эмпирические константы.

Величина г\)т) определяется по следующей эмпирической формуле

„("■) =-\--С7)

где г/(/,у) — расстояние между узлами г и у в «манхеттеновской» метрике; у— некоторая константа; у/^ — кратчайшее расстояние от узлау до одного из узлов в списке табу других муравьев, определяется следующим образом

уМ =тш{<1и,к)}, * б и^"0 - (»)

ППт-2: «ЕСЛИ (муравей т достиг трассы, проложенной муравьем тф), ТО (трассы муравьев т и тф. объединяются) И (муравей т удаляется из колонии)».'

ППт-3: «ЕСЛИ (не существует ребра (г, у), которое может быть добавлено на текущем шаге к Т(т)), ТО (муравей перемещается в выбранный случайным образом узел на проложенной им трассе)». ППЗ позволяет муравью выбраться из тупика, в случае попадания в таковой.

ППт-4: «ЕСЛИ (вершина г ОГКГ принадлежит единственному ребру (у), входящему в трассу) И (вершина / не является штуцером), ТО (ребро (/', у) удаляется из множества ребер трассы)».

Этап 5. Уточненный технико-экономический расчет диаметра каждого ТТ. На данном этапе из таблицы стандартных типоразмеров ТТ выбираются ТТ с диаметрами близкими к О*. Для каждого типоразмера ТТ вычисляется величина ПЗ (1). Срав-

нивая значения ПЗ для TT разных диаметров, выбирается тот диаметр, который является оптимальным по величине ПЗ (1).

В третьей главе «Архитектура и программно-информационное обеспечение комплекса программ оптимальной ресурсоэнергоэффектИвной компоновки химических npoii3BoacTB«ChemPlant» описывается предложенная автором архитектура, режимы функционирования комплекса программ оптимальной компоновки ХП «Chem-Plant», реализующего предложенные в работе модели и алгоритмы. Описан состав всех программных блоков, а также разработанных информационных моделей баз данных (БД) и баз знаний (БЗ).

Комплекс программ «ChemPlant» реализован на языке С++ с использованием средств визуального программирования Visual Studio 2005 в среде Windows и представляет собой открытое программное средство для инженеров-проектиров-щиков ХП. Блок-схема архитектуры комплекса программ приведена на рис. 3.

БД технологических схем

БД физ-хим. свойств

БД архива проектов компоновок

М2. Модуль ввода графического \ изображения технопог. схемы

! А1. Блок ввода ; -

технологической схемы I

А2. Блок ввода параметров TT

.....................Т~...............

A3. Задание инженерно-технологических и физико-химических ограничений

A4. Блок формирования данных высотного и взаимного размещения ЕО

БД оборудования

База знаний

БД

' номенкла-I туры TT

МЗ. Модуль управления процедурой компоноеки ХП

М1. Модуль ееода фактографических

данных химико-технологического оборудования

| Б4. Блок построения - >: трехмерной модели компоновки ХП

; Б5. Блок формиро-^ вания трехмерной ; модели компоноеки е формате VRML

Б1. Блок расчета технико-экономичесного критерия оптимальности компоновки

I Б1.1. Технико-экономическая оценка площади размещения

Б1.2. Уточненный расчет оптимального диаметра ТТ

Б. 1.3. Расчет капитальных затрат на сеть TT

Б.1.4. Расчет эксплуатационных затрат на перекачку -технологических потоков

Б1.5. Расчет кагитзльных затрат на строительные конструкции

Б2. Блок оптимального размещения оборудования

Б2.1. Блок поиска оптимальной последовательности размещения ЕО

! Б2.2. Блок построения ; рационального размещения ; по последовательности

Б2.3. Блок оценки сгенерированного варианта размещения

Б2.4. Блок корректировки полученного размещения ЕО

БЗ. Блок трассировки TT

Б3.1. Гидравлический расчет, | определение диаметра TT

I Б3.2. Блок построения ОГКГ

I __

| ! БЗ.З. Задание запрещенных ; I и пред почтительных зон : | прокладки TT

Б3.4. Блок формирования поел ед ов ател ьности трассировки сетей ТП

Б3.5. Блок оптимальной трассировки каждой связывающей сети TT

Рисунок 1 — Блок-схема архитектуры комплекса программ оптимальной ресурсоэнергоэффектИвной компоновки химических производств «01етР1ап1»

Программное обеспечение состоит из следующих модулей:

1. Ml - модуль ввода фактографических данных химико-технологического оборудования. С использованием модуля Ml осуществляется создание библиотек ЕО: описание параметров и задание геометрических моделей, а также задание дополнительных правил размещения ЕО на высотных отметках;

2. М2 - модуль ввода графического изображения технологической схемы -организует интерфейс графического изображения технологической схемы компонуемого ХП. С использованием модуля М2 вводится список ЕО и данные о технологических связях: из подготовленных на предыдущем этапе библиотек технологического оборудования выбираются ЕО; определяются входные и выходные потоки технологической схемы; формируются дополнительные требования к размещению ЕО; задаются связи между ЕО, характеристики ТТ (ограничения по длине, удельная стоимость связи, ограничения на размещение относительно других ТТ), расход, температура и давление потока.

3. МЗ - Модуль оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП. Состоит из блоков Б1-Б5. Реализует основные этапы разработанных ДЭ- и РТЭ-алгарнтмы, осуществляет расчет капитальных затрат, учитывающих материалоемкость ТТ, определяемую длинной и диаметром ТТ, а также эксплуатационных затрат на перекачку технологических потоков по ТТ.

В главе описана программная реализация базы знаний и базы фактографических данных ЕО, технологических схем и архивов проектов компоновок, реализованные в комплексе программ «ChemPlant». В связи с тем, что информационные модели БД и БЗ имеют иерархический вид, решено использовать расширяемый язык разметки XML (extensible Markup Language) для построения постреляционных БД в составе комплекса программ. Программные структуры фреймов задаются с помощью XML-схемы, при инициализации программа считывает XML-схему из БЗ и динамически создает программный интерфейс для всех классов фреймов-прототипов. Подобный подход позволяет создать гибкую информационную структуру фрейма, которая может меняться без внесения корректив в программный код.

В главе представлены результаты вычислительных экспериментов по оценке эффективности разработанных ДЭ- и РТЭ-алгоритмов на примере решения тестовых задач. Для проведения экспериментов случайным образом были сгенерированы наборы тестовых задач оптимальной компоновки физических систем (табл. 1).

Таблица 1 - Исходные данные для генерации наборов тестовых задач

Название Размеры контейнера (ШхВхГ) Минимальные линейные размеры объектов Максимальные линейные размеры объектов Количество типов объектов

Тест№1 20x40x20 5 10 2

Тест №2 60x100x60 10 20 5

Тест №3 50x30x30 5 25 5

Тест №4 60x80x60 5 25 10

Тест №5 100x200x100 10 40 ¡5

Для случая 3-хмерного пространства компоновки нами проведены вычислительные эксперименты по решению тестовой задачи по упаковке объектов в контейнере с

использованием ГА и метода сужающихся окружностей, предложенного Стояном' (табл. 2)„Такжс в тексте диссертации представлены результаты вычислительных экспериментов по сравнению циклического генетического оператора скрещивания и жадного оператора, предложенного автором. В качестве ЦФ используется коэффициента плотности размещения

где V- объем, занимаемый размещенными объектами; V/ - объем /-го объекта.

Таблица 2 - Результаты вычислительных экспериментов для различных наборов размещаемых объектов _ ■ __

Наименование теста Генетический алгоритм Алгоритм сужающихся окружностей

Лучш. Средн. Худш. Лучш. Средн. Худш.

Тест№1 0,68 0,68 0,68 Щ 0,68 0,68

Тест №2 0,83 0,82 0,81 0,69 0,67 0,63

Тест №3 1,0 0,83 0,80 0.80 0,74 0,67

Тест №4 0,81 0,79 0,78 0,73 0,67 0,60

Тест №5 0,79 0,77 0,76 0,73 0,68 0,66

Среднее значение ЦФ (9) 0,82 0,78 0,77 0,73 0,69 0,65

Таблица 3 — Результаты работы РТЭ-апгоритма для тестовых задач разной сложности

Размерность задачи трассировки Лучший результат Худший результат Среднее значение Время работ! алгоритма, сек

20 точек, 10 объектов , 662 672 (+1,5%) 668 0,4343

50 точек, 10 объектов 1300 1316 (+1,2%) 1312,4 0,875

100 точек, 10 объектов 2005 2029 (+1,2%) 2017,4 1,9797

Также представлены результаты вычислительных экспериментов по трассировке ТТ с использованием РТЭ-алгоритма (табл. 3), которые свидетельствуют об эффективности РТЭ-алгоритма. Как видно из табл. 3 при увеличении исходного числа точек п, время работы РТЭ-алгоритма возрастает примерно по линейному закону, что говорит о возможности применения РТЭ-алгоритма при больших значениях п.

В четвертой главе «Применение комплекса программ «СЬетР1апЪ> для разработки оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки установки получения синтез-газа в крупнотоннажном производстве аммиака» дано описание исходной постановки, представлена технологическая схема, а также результаты оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки установки получения синтез-газа в крупнотоннажном производстве аммиака на ОАО «Дорогобуж». Размещение ЕО проводится на открытой промышленной площадке, при этом заданы следующие размеры области компоновки: 60 м 40 м 40 м.

При решении этой практической задачи оптимальной компоновки были составлены наборы из 30 ЭП, которые отражают особенности химико-технологического процесса, различные инженерно-технологические и гидродинамические ограничения,

* Стоян Ю.Г., Соколовский В.З. Решение некоторых многоэкстремальных задач методом сужающихся окрестностей. - Киев: Наук, думка, 1980.

условия ТО и требования техники безопасности. Так как химические реакции в аппаратах установки в своем большинстве протекают с использованием катализаторов, то нами заданы запрещенные для размещения ЕО и прокладки ТТ зоны для обеспечения свободного подъезда транспорта с катализатором для загрузки его в химические реакторы. Необходимая площадь для ТО, а также условия размещения ЕО учитываются при создании модели каждой. ЕО.

При компоновке ХП заданы геометрические ограничения на размещение и трассировку, представляющие собой проходы, необходимые для проезда транспорта, кранов и пр., при поиске оптимальной компоновки используется технико-экономический критерий (1). Фрагмент эскиза оптимального компоновочного решения установки получения синтез-газа, полученный с использованием комплекса программ «СЬет-Р1ат»,. представлен на рис. 3 с указанием, области запрета для размещения ЕО.

Рисунок 3 — Фрагмент эскиза оптимального компоновочного решения для установки получения синтез-газа в крупнотоннажно производстве аммиака на производстве ОАО «Дорогобуж»

Оптимальная компоновка установки получения синтез-газа (рис. 3) удовлетворяет основным технологическим, физико-химическим и гидродинамическим ограничениям, предъявляемым к компоновке производства аммиака.

Использование разработанных ДЭ- и РТЭ-алгоритмов оптимальной ресурсоэнер-гоэффективной компоновки ХП позволило сократить размеры связывающей сети ТТ и площадь, отведенную под размещение ЕО, При сравнении существующей компоновки установки получения синтез-газа, заданной в качестве исходного, а также оптимальной компоновки, полученной с использованием комплекса программ, рассчитывались капитальные затраты на ТТ и эксплуатационные затраты на перекачку технологических потоков. Капитальные затраты на ЕО, а также работы по его монтажу не учитывалась в силу того, что данные величины идентичны для обеих компоновок. Для оптимальной компоновки установки получения синтез-газа сравнение показало следующие результаты: капитальные и эксплуатационные затраты (без учета стоимости ЕО и монтажа) составляют 19 млн. руб. для оптимальной компоновки против 27 млн. руб для существующего варианта.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1; Сформулирована инженерно-технологическая постановка задачи оптималь-' ной ресурсоэнергоэффективнои компоновки ХП. Классифицированы и формализованы1 различные виды смысловых ограничений предметной области в виде знаний по теории процессов и аппаратов химической технологии, по ограничениям при поиске рациональной компоновки ХП. Проанализированы существующие методы решения задачи оптимальной компоновки.

2. Разработан декомпозиционно-эвристический алгоритм размещения оборудования ХП в 3-хмерном пространстве, который позволяет получать оптимальные ре-сурсоэнергоэффективные компоновки по минимуму приведенных затрат на размещс ние ЕО.

3. Разработан быстродействующий редукционный топологическс эвристический алгоритм оптимальной трассировки 3-хмерных разветвленных сете TT, позволяющий осуществлять поиск оптимальной конфигурации трасс TT по mi нимуму приведенных затрат с высоким быстродействием процедур поиска.

4. Проведены многочисленные вычислительные эксперименты по сравненга эффективности разработанного ДЭ-алгоритма оптимального размещения ЕО и и: вестного алгоритма сужающихся окружностей при компоновке абстрактных геоме: рических объектов, показывающие большую эффективность предложенного Щ алгоритма по критерию минимума объема компоновки.

5. Разработан комплекс программ оптимальной компоновки ХП «ChemPlant: реализующий предложенные математические модели, топологические декомпозищ онно-эвристические алгоритмы компоновки химических производств.

6. С использованием разработанных ДЭ- и РТЭ-алгоритмов и комплекса прс грамм «ChemPlant» получены оптимальные компоновочные решения для установи получения синтез-газа в крупнотоннажном производстве аммиака на ОАО «Дороге буж», производства сульфата аммония, а также для ряда объектов топливне энергетического комплекса, в том числе для промышленной котельной.

По мнению соискателя, настоящая диссертация представляет собой законченну] научно-квалификационную работу, в которой получена совокупность научне обоснованных технических разработок по созданию топологических декомпозицио! но-эвристических алгоритмов, а также архитектуры и режимов функционироваш комплекса программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки сложны технических систем, имеющих существенное значение для повышения эффективш сти экономики страны.

Основные работы, опубликованные по теме диссертации

В изданиях перечня ВАК

1. Мешалкин В.П., Образцов A.A., Панченко C.B. Комплекс программ оптимиз; ции компоновки объектов химических производств // Программные продукты и си< темы. - 2009. -№3,- С. 143-146.

2. Мешалкин В.П., Образцов A.A. Декомпозиционно-эвристический алгоритм oí тимального размещения технологического оборудования химических производств Известия вузов. Химия и химическая технология. -2009. -Т.52. -№10. - С.102-105.

3. Образцов A.A., Панченко C.B. Оптимальная трассировка трубопроводов xhmi ко-технологических производств // Автоматизация и современные технологии. 2008.-№10.-С. 33-39.

4. Панченко C.B., Образцов A.A. Разработка алгоритмов автоматизированной компоновки оборудования // Известия вузов. Проблемы энергетики. - 2008. - №4. -С.41-50.

В других изданиях

5. Образцов A.A. Автоматизация проектирования связывающих сетей объектов химико-технологических производств // Новые материалы, оборудование и технологии в промышленности: материалы междунар. науч.-техн. конф. молод, ученых. -Могилев: Бел.-Рос. ун-т, 2007. — С.116.

6. Образцов A.A., Панченко C.B. Разработка комплекса программ компоновки химико-технологического оборудования // XX Международная науч. конф. «ММТТ-20». Сборник трудов. — Т.6. — Ярославль, 2007. — С.8-10.

7. Образцов A.A., Панченко C.B. Программа проектирования компоновок химико-технологических систем. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008615746 от 28.11.2008 г.

8. Мешалкин В.П., Образцов A.A. Оптимизация компоновки объектов химических производств как задача ресурсосбережения // 4-ая Международная научно-практическая конференция «Логистика и экономика ресурсосбережения и энергосбережения в промышленности» («ЛЭРЭП-4-2009»). — Самара, 2009. — С. 168-172.

В совместно опубликованных работах Образцовым A.A. предложены: архитектура комплекса программ [1, 6], сущность основных этапов декомпозиционно-эвристическиго алгоритма оптимального размещения [2, 8], методика применения муравьиных алгоритмов к задаче трассировки TT [3, 6], процедура построения рациональной компоновки по последовательности размещения [4] и модифицированная схема ГА для учета технологических ограничений [5], программная реализация алгоритмов [7].

* * *

В заключение автор считает своим приятным донгом выразить свою глубокую благодарность научным руководителям - члену-корреспонденту РАН, профессору, д.т.н. Мешалкину Валерию Павловичу и профессору, д.т.н. Панченко Сергею Васильевичу за постоянное внимание, научно-методические консультации и поддержку.

Автор признателен профессорам кафедры Логистики и экономической информатики РХТУ им. Д. И. Менделеева и кафедры физики Смоленского филиала МЭИ (ТУ), а также зав. кафедрой менеджмента и информационных технологий в экономике Смоленского филиала МЭИ (ТУ) - профессору Дли Максиму Иосифовичу за оказанную методическую помощь и поддержку при подготовке диссертации к защите.

Особую благодарность автор выражает инженерно-техническим работникам ОАО «Дорогобуж» за предоставленную техническую информацию и полезные советы при разработке комплекса программ.

Формат 60x90/16 Тираж 100 экз. Заказ 122. Печ. листов 1.0

Отпечатано в ООО «ПринтА», г. Смоленск, ул. Энгельса, 23.

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Образцов, Андрей Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ: ОПТИМАЛЬНОЙ КОМПОНОВКИ ФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ

1.1 Математическое описание задачи: оптимальной компоновки физических систем как комбинаторнойЛЧР-задачи.'.

1.2 Инженерно-технологическая постановка задачи оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств. 2G

1.3 Краткая характеристика современных методов; и алгоритмов оптимального размещения объектов.

1.4 Краткая характеристика современных методов; ш алгоритмов оптимальной трассировки;.:.

1.5 Выводы.;.

2 РАЗРАБОТКА; ТОПОЛОГИЧЕСКИХ ДЕКОМПОЗИЦИИОННО-ЭВРИСТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ОПТИМАЛЬНОЙ РЕСУРСОЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОЙ КОМПОНОВКИ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ.:.;„.

2.1 Обоснование выбора вида целевой; функции для оценки оптимальности компоновки химических производств.„.:.

2.2 Разработка компьютерных моделей представления инженерно-технологических знаний по рациональному размещению оборудования химических производств.

2.2.1 Разработка фреймов.

2.2.2 Разработка продукционных правил.:.

2.3 Декомпозиционно-эвристический алгоритм оптимального размещения единиц оборудования.

2.4 Редукционный топологическо-эвристический алгоритм оптимальной трассировки разветвленных сетей технологических трубопроводов.

2.5 Выводы.

3 АРХИТЕКТУРА И ПРОГРАММНО-ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ ОПТИМАЛЬНОЙ РЕСУРСОЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОЙ КОМПОНОВКИ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ«СНЕМРЬА№Г».

3.1 Архитектура комплекса программ оптимальной компоновки химических производств «ChemPlant».

3.2 Программное обеспечение комплекса программ.

3.2.1 Модуль ввода параметров технологического оборудования.

3.2.2 Модуль графического изображения технологических схем.

3.2.3 Модуль оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки оборудования.

3.3 Интеллектуальное и информационное обеспечение комплекса программ.

3.3.1 База инженерно-технологических знаний о компоновке.

3.3.3 База данных параметров оборудования.

3.3.3 База данных технологических схем.

3.3.4 База исходных данных проекта компоновки.

3.4 Режимы функционирования и методика применения комплекса программ «ChemPlant».

3.5 Вычислительные эксперименты по оценке эффективности разработанных алгоритмов.

3.6 Выводы.

4 ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ «CHEMPLANT» ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ОПТИМАЛЬНОЙ РЕСУРСОЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОЙ КОМПОНОВКИ УСТАНОВКИ ПОЛУЧЕНИЯ СИНТЕЗ-ГАЗА В КРУПНОТОННАЖНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ АММИАКА.

4.1 Инженерно-технологическая и математическая постановка задачи оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки установки.

4.2 Формирование набора эвристических правил о рациональной компоновке производства аммиака.

4.3 Разработка компьютерных моделей представления инженерно-технологических знаний по компоновке установки.

4.4 Анализ научно-обоснованных результатов оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки установки.

4.5 Выводы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ.

Введение 2009 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Образцов, Андрей Александрович

Проектирование новых химических производств (ХП) включает две взаимосвязанные инженерно-технические стадии:

1) технологическое, или функциональное, проектирование [1-7];

2) конструкционное, или монтажно-техническое, проектирование [1,814].

Одной из важнейших задач конструкционного проектирования химических производств (ХП) является монтажная проработка, в результате которой решается комплексная задача оптимальной компоновки ХП, включающая задачу оптимального размещения оборудования и задачу оптимальной трассировки внутрицеховых технологических трубопроводов (ТТ), создаются чер- , тежи всех ТТ и обвязки технологического оборудования проектируемого производства [1. 7, 14]. Оптимальная компоновка ХП является важным инженерно-техническим фактором повышения ресурсоэнергоэффективности ХП, который позволяет:

1) уменьшить капитальные затраты на проектируемое производство за 1 счет снижения металлоемкости труб, сокращения протяженности и упрощения конфигурации ТТ, что дает возможность сократить число фасонных частей ТТ, а также снизить затраты на строительные конструкции;

2) сократить эксплуатационные затраты ХП на перемещение технологических потоков насосами или компрессорами;

3) повысить эффективность использования производственных площадей, а также сократить амортизационные отчисления, а также затраты на техническое обслуживание (ТО) и ремонт оборудования.

Задача оптимизации компоновки относится к классу наиболее трудоемких эвристическо-вычислительных задач математического моделирования и оптимизации химико-технологических систем (ХТС), которыми, являются ХП, поскольку для ее решения необходимо прежде всего осуществлять приобретение и переработку знаний об операциях монтажно-технологического проектирования ХП, о физико-химических и гидродинамических условиях функционирования системы ТТ, процессов и аппаратов ХП, о различных конструкционных и геометрических ограничениях, а затем уже проводить определенные вычислительные операции над данными для выбора оптимального компоновочного решения. Методы и алгоритмы поиска оптимальной компоновки ХП позволят не только сократить сроки разработки аппаратурного оформления ХТС, но также повысить показатели ресурсоэнергоэф-фективности ХП.

Основные методы решения задачи оптимальной компоновки ХП изложены в работах отечественных ученых академика Кафарова В.В. [1,13,15,16], член-корр. РАН, проф. Мешалкина В.П. [8,13,16], проф. Егорова С.Я. [17-19], проф. Зайцева И.Д. [10, 14], проф. Малыгина Е.Н. [20, 21], а также зарубежных ученых Georgiadis М.С. [22, 23], Papageorgiou L.G. [24, 25], Rotstein G.E. [22-24], Swaney R.E. [26]. Анализ работ указанных ученых показал, что в большинстве из них предложены методы решения 2-хмерной задачи оптимальной компоновки, которая не учитывает возможности размещения оборудования ХП на различных высотных отметках с использованием строительных конструкций. В работах чл.-корр. РАН, проф. Мешалкина В.П. и его учеников [8, 13, 16] основное внимание уделяется разработке эвристико-вычислительных методов оптимальной компоновки ХП, которые требуют активного диалога специалиста-проектировщика, или лица, принимающего решения (ЛПР), с ЭВМ. В этом случае качество полученного решения существенно зависит от квалификации ЛПР, его профессиональной компенентно-сти и априорных представлений о результатах компоновки.

С другой стороны, существующие эвристические методы решения задачи оптимального размещения геометрических объектов в 3-хмерном пространстве, представленные в работах отечественных и зарубежных ученых проф. Валеевой А.Ф. [27, 28], проф. Гаврилова В.Н. [29], доц. Кочетова Ю.А. [30, 31], проф. Курейчика В.М. [32, 33], проф. Мухачевой Э.А. [34, 35], проф.

Норенкова И.П. [36-38], проф. Стояна Ю.Г. [39, 40], Bortfeldt А. [41, 42], Са-gan J. [43], George J.A. [44], Gilmore P.C. [45], Lim A.[46], Lodi A.[47, 48], Martello S. [50, 51], Pisinger D.[51, 52], Saaty T. [53], Vigo D. [50, 51], позволяют получать оптимальные решения за счет более плотной компоновки, однако они не учитывают необходимые ограничения специальных предметных областей (ПрО) и в большинстве случаев не могут быть просто адаптированы к решению задачи оптимального размещения оборудования ХП.

Тесно связанная с задачей оптимального размещения единиц оборудования (ЕО) ХП задача оптимальной трассировки ТТ, а также более общая задача трассировки соединений группы объектов в трехмерном пространстве, мало освещена в научно-технической литературе, а адаптация существующих методов трассировки плоскостной задачи для 3-хмерного случая в большинстве случаев приводит к значительному возрастанию вычислительной сложности задачи.

Таким образом, задача разработки математических моделей и эвристико-вычислительных алгоритмов оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП с учетом присущих ХП инженерно-технологических, физико-химических и гидродинамических ограничений, а также реализация их в виде комплекса программ, является актуальной научной и прикладной задачей, так как позволяет увеличить эффективность использования производственных площадей, а также сократить капитальные и эксплуатационные затраты ХП за счет уменьшения материалоемкости связывающих сетей ТТ и энергозатрат на перекачку технологических потоков.

Основные разделы диссертационной работы соответствуют пунктам «15. Основы развития и функционирования энергетических систем в рыночных условиях, включая проблемы энергоэффективности экономики и глобализации энергетики, энергобезопасности, энергоресурсосбережения и комплексное использование природных топлив», «28. Системный анализ, искусственный интеллект, системы распознавания образов, принятие решений при многих критериях» и «38. Научные основы экологически безопасных и ресурсосберегающих химико-технологических процессов» Плана фундаментальных научных исследований РАН на 2008-20012 годы, а также перечню, критических технологий — «Компьютерное моделирование» и «Искусственный интеллект» — и приоритетных направлений - «Информационно-телекоммуникационные системы» и «Энергосберегающие технологии», определенных «Основами политики РФ в области развития науки и технологии на период до 2010 г. и на дальнейшую перспективу».

Цель диссертационной работы — разработка математических моделей, декомпозиционных топологическо-эвристических алгоритмов, комплекса программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств с учетом инженерно-технологических, физико-химических и г гидродинамических ограничений предметной области.

Для достижения указанной цели потребовалось сформулировать и ре- , шить следующие основные научные задачи:

1) разработка декомпозиционно-эвристического алгоритма оптимального размещения ЕО в 3-мерном пространстве, учитывающего инженерно-технологические и физико-химические ограничения на компоновку ХП, позволяющего получить конструкционно-рациональные решения с учетом технологических особенностей и требований безопасности;

2) создание моделей представления знаний об инженерно-технологических ограничениях компоновки ХП;

3) разработка топологическо-эвристического алгоритма оптимальной трассировки разветвленных связывающих сетей ТТ с использованием мета-эвристики муравьиных колоний, моделирующей разумное поведение насекомых;

4) разработка метода минимизации размерности исходной топологической модели геометрического пространства в виде редуктивного обобщенного гипотетического конструкционного графа (ОГКГ) нерегулярной структуры, используемого в алгоритме оптимальной трассировки ТТ;

5) разработка архитектуры и режимов функционирования прикладного программно-информационного обеспечения на основе предложенных моделей и алгоритмов компоновки ХП;

6) оценка эффективности разработанных топологических и декомпозиционно-эвристических алгоритмов при решении тестовых задач размещения и трассировки в 2- и 3-хмерном пространстве.

Методы исследования в диссертации: методы системного анализа, комбинаторики и теории дискретной оптимизации, теории графов, стандартные схемы метаэвристических методов. При разработке комплекса программ использовались принципы модульного и объектно-ориентированного программирования.

Основные положения, выносимые на защиту.

1) инженерно-технологическая и математическая постановка задачи оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП как эвристико-вычислительной задачи поиска компоновочного решения по минимуму приведенных затрат, которому соответствуют оптимальные показатели материа-ло-, ресурсо- и энергоемкости данного ХП;

2) компьютерные модели представления знаний в области компоновки ХП, отображающих монтажно-технологические, физико-химические и гидродинамические ограничения;

3) декомпозиционно-эвристический алгоритм оптимального размещения ЕО, позволяющий получать оптимальные решения по назначению месторасположения ЕО, обеспечивающие минимум приведенных затрат (капитальных и эксплуатационных);

4) редукционный топологическо-эвристический алгоритм оптимальной трассировки разветвленных сетей ТТ с использованием метаэвристики муравьиных колоний, осуществляющий поиск конфигурации трасс ТТ на топологической модели пространства в виде редукционного ОГКГ нерегулярной структуры;

5) архитектура и режимы функционирования комплекса программ «ChemPlant», реализующего предложенные математические модели и алгоритмы оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП;

6) результаты вычислительных экспериментов по оценке эффективности разработанных топологических и эвристико-вычислительных алгоритмов оптимального размещения и трассировки;

7) результаты оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки установки получения синтез-газа крупнотоннажного производства аммиака.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1) сформулирована инженерно-технологическая постановка задачи оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП. Классифицированы требования к математической постановке задачи оптимальной компоновки в виде знаний по теории процессов и аппаратов химической технологии, об инженерно-технологических, физико-химических и гидродинамических ограничениях при поиске рациональной компоновки ХП, которые сформулированы в виде фреймов как семантико-фактографических моделях;

2) разработан декомпозиционно-эвристический алгоритм оптимального размещения ЕО в 3-хмерном пространстве, отличающийся использованием набора эвристических правил инженерно-технических, физико-химических и гидродинамических ограничений компоновки ХП и модифицированного генетического алгоритма для поиска оптимальной последовательности размещения ЕО с учетом их высотного расположения, что позволяет получать оптимальные монтажно-технические компоновочные решения по минимуму капитальных и эксплуатационных затрат Разработанный алгоритм может быть использован для решения как 2-х, так и 3-хмерной задачи оптимального размещения;

3) предложен быстродействующий редукционный топологическо-эвристический алгоритм оптимальной трассировки 3-хмерных разветвленных сетей ТТ, отличающийся использованием автоматизированных процедур построения топологической модели пространства в виде редукционного ОКГК нерегулярной структуры и остовных деревьев Штейнера с применением муравьиных алгоритмов, имитирующих целенаправленное поведение колоний насекомых, что позволяет осуществлять поиск оптимальной конфигурации трасс ТТ по минимуму приведенных затрат Разработанный алгоритм позволяет осуществлять трассировку в 2-х и 3-хмерном пространстве;

4) обоснована эффективность разработанного декомпозиционно-эвристического алгоритма размещения ЕО по сравнению с известным алгоритмом сужающихся окружностей [39] при решении задачи компоновки абстрактных геометрических объектов по критерию плотности упаковки;

5) разработаны архитектура и режимы функционирования комплекса программ «ChemPlant», реализующего предложенные модели и алгоритмы компоновки ХП;

Практическая значимость работы.

1) с использованием предложенного декомпозиционно-эвристического и топологическо-эвристического алгоритмов разработан комплекс программ «ChemPlant» оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки промышленных производств, реализованного с применением средств объектно-ориентированного программирования на языке программирования С++, позволяющего сократить время принятия оптимальных проектных решений и повысить показатели ресурсоэнергоэффективности проектируемых предприятий;

2) с использованием разработанных алгоритмов и комплекса программ получены оптимальные ресурсоэнергоэффективные компоновочные решения для установки получения синтез-газа в крупнотоннажном производстве аммиака, для производства сульфата аммония, а также для объектов теплоэнергетики, в том числе промышленной водогрейной котельной;

3) разработанный декомпозиционно-эвристический алгоритм оптимального размещения универсален и может быть использован для решения практических задач оптимального раскроя материалов, оптимальной упаковки грузов в контейнерах, оптимального размещения грузов на складе, оптимального размещения элементов на печатных платах и оптимальной компоновки блоков РЭА и т.д.;

4) разработанный редукционный топологическо-эвристический оптимальной трассировки ТТ может найти применение при решении задач оптимальной трассировки соединений проводников сверхбольших интегральных схем (СБИС), используемых в современной вычислительных комплексах, печатных плат устройств электроники, поиска оптимального маршрута в системах навигации, прокладки инженерных коммуникаций, линий связи и пр.

Заключение диссертация на тему "Топологические декомпозиционно-эвристические алгоритмы и комплекс программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки химических производств"

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Сформулирована инженерно-технологическая постановка задачи оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки ХП. Классифицированы и формализованы различные виды смысловых ограничений предметной области необходимые для математической постановки задачи оптимальной компоновки в виде знаний по теории процессов и аппаратов химической технологии, по инженерно-технологическим, физико-химическим и гидродинамическим ограничениям при поиске рациональной компоновки ХП, которые отображаются в виде различных классов фреймов. Проанализированы существующие методы решения задачи оптимальной компоновки.

2. Разработан декомпозиционно-эвристический алгоритм* размещения ЕО химических производств в 3-хмерном пространстве, отличающийся использованием набора эвристических правил, отображающих инженерно-технологические, физико-химические и гидродинамические ограничения компоновки ХП в 3-хмерном пространстве и адаптированных процедур ГА для поиска оптимальной последовательности размещения объектов с учетом их высотного размещения, что позволяет получать оптимальные ресурсо-энергоэффективные компоновочные решения по минимуму приведенных затрат на размещение ЕО.

3. Разработан быстродействующий редукционный топологическо-эвристический алгоритм оптимальной трассировки 3-хмерных разветвленных сетей ТТ, отличающийся использованием автоматизированных процедур построения топологической модели пространства в виде редуцированного ОКГК нерегулярной структуры, генерации остовных деревьев Штейнера с применением муравьиных алгоритмов, имитирующих целенаправленное поведение колоний насекомых, для выбора направлений прокладки трасс в ОГКГ нерегулярной структуры, что позволяет осуществлять поиск оптимальной конфигурации трасс технологических трубопроводов по минимуму приведенных затрат с высоким быстродействием процедур поиска.

4. Проведены многочисленные вычислительные эксперименты по сравнению эффективности разработанного декомпозиционно-эвристического алгоритма оптимального размещения ЕО и известного алгоритма сужающихся окружностей при компоновке абстрактных геометрических объектов, показывающие большую эффективность предложенного декомпозиционно-эвристического алгоритма по критерию минимума объема компоновки.

5. Разработан комплекс программ оптимальной компоновки ХП «ChemPlant», реализованный на языке программирования С++ с использованием средств визуального программирования Visual Studio 2005 в среде Windows и реализующий предложенные математические модели, топологические декомпозиционно-эвристические алгоритмы компоновки химических производств.

6. Разработанные топологические декомпозиционно-эвристические алгоритмы могут быть использованы для решения задач получения ресурсо-энергоэффективных компоновок сложных инженерных объектов, в том числе химических предприятий, а также для решения задач оптимального раскроя материалов, оптимальной упаковки грузов в контейнеры, оптимальной компоновки блоков и элементов РЭА, трассировки сложных печатных плат и СБИС, используемых в современной вычислительной технике, а также задач оптимальной прокладки инженерных коммуникаций.

7. С использованием разработанных топологических декомпозиционно-эвристических алгоритмов и комплекса программ «ChemPlant» получены оптимальные компоновочные решения для установки получения синтез-газа в крупнотоннажном производстве аммиака на ОАО «Дорогобуж», производства сульфата аммония, а также для ряда объектов топливно-энергетического комплекса, в том числе и для промышленной водогрейной котельной.

По мнению соискателя, настоящая диссертация представляет собой законченную научно-квалификационную работу, в которой получена совокупность научно-обоснованных технических разработок по созданию топологических декомпозиционно-эвристических алгоритмов, а также архитектуры и режимов функционирования комплекса программ оптимальной ресурсоэнергоэффективной компоновки сложных технических систем, имеющих существенное значение для повышения эффективности экономики страны. * *

В заключение автор считает своим приятным долгом выразить свою глубокую благодарность научным руководителям — члену-корреспонденту РАН, профессору, д.т.н. Мешалкину Валерию Павловичу и профессору, д.т.н. Панченко Сергею Васильевичу за постоянное внимание, научно-методические консультации и поддержку.

Автор признателен профессорам кафедры Логистики и экономической информатики РХТУ им. Д.И. Менделеева и кафедры физики Смоленского филиала МЭИ (ТУ), а также зав. кафедрой менеджмента и информационных технологий в экономике Смоленского филиала МЭИ (ТУ) — профессору Дли Максиму Иосифовичу за оказанную методическую помощь и поддержку при подготовке диссертации к защите.

Библиография Образцов, Андрей Александрович, диссертация по теме Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

1. Кафаров, В.В. Основы автоматизированного проектирования химических производств / В.В. Кафаров, В.Н. Ветохин. — М.: Наука, 1987. -— 623 с.

2. Комиссаров, Ю.А. Основы конструирования и проектирования промышленных аппаратов / Ю.А. Комиссаров, Л.С. Гордеев, Д.П. Вент. — М.: Химия, 1997. —368 с.

3. Альперт, JI.3. Основы проектирования химических установок: учебное пособие / Л.З.Альперт. — М.: Высшая школа, 1989. — 304 с.

4. Кафаров, В.В. Анализ и синтез химико-технологических систем / В.В. Кафаров, В.П. Мешалкин. -М.: Химия, 1991. -431 с.

5. Кафаров, В.В. Математическое моделирование основных процессов химических производств: учеб. пособие для вузов / В.В. Кафаров. — М.: Высш. шк., 1991. —399 с.

6. Веригин, А.Н. Химико-технологические агрегаты. Системный анализ при проектировании / А.Н.Веригин, С.А.Малютин, Е.Ю. Шашихин. — СПб: Химия, 1996. —256 с.

7. Кафаров, В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии / В.В. Кафаров. —М.: Химия, 1985. — 448 с.

8. Мешалкин, В.П. Экспертные системы в химической технологии /В.П. Мешалкин. — М.: Химия, 1995. — 368 с.

9. Автоматизированное проектирование генеральных планов промышленных предприятий / В. Г. Вайнер, С. Б. Губницкий, И. Д. Зайцев, Л. И1 За-левская; под ред. И. Д. Зайцева. — Киев: Буд1вельник, 1986. — 111 с.

10. Дворецкий, С.И. Основы проектирования химических производств: Учеб. пособие / С.И. Дворецкий, Г.С. Кормильцин, В.Ф. Калинин. — М.: Издательство "Машиностроение-Iм, — 2005. — 280 с.

11. Карпушкин, С.В. Выбор аппаратурного оформления многоассортиментных химических производств / С.В. Карпушкин. — М.: Издательство Машиностроение-1, 2006. — 140 с.

12. Кафаров, В.В. Проектирование и расчет оптимальных систем технологических трубопроводов / В.П. Мешалкин, В.В: Кафаров. — М.: Химия, 1991. —279 с.

13. Зайцев, И.Д. Теория и методы автоматизированного проектирования химических производств: Структурные основы / И.Д. Зайцев. — Киев: Наук, думка, 1981.

14. Кафаров, В.В. Математические основы автоматизированного проектирования химических производств /В.В. Кафаров, В.П. Мешалкин, B.JL Пе-ров. — М.: Химия. — 1979. — 320 с.

15. Кафаров, В.В. Эвристический маршрутно-реверсный алгоритм оптимальной трассировки трубопроводов химико-технологических систем /В.В. Кафаров, В.И. Мешалкин, Б.И. Финкелыптейн // Теоретические основы химической технологии, Том 25, №3, 1991. — с. 416 421.

16. Егоров, С.Я. Автоматизация компоновки оборудования в цехах ангарного типа. Часть 1 / С.Я. Егоров, В.А. Немтинов, М.С. Громов // Химическая промышленность, №8, 2003. — с. 21-28.

17. Егоров, С.Я. Автоматизация компоновки оборудования в цехах ангарного типа. Часть 2. Трассировка технологических трубопроводов / С.Я. Егоров, В.А. Немтинов, С.П. Майоров // Химическая промышленность, 2003, №8. — С. 29-34.

18. Егоров, С.Я. Методология построения автоматизированной информационной системы принятия проектных решений по компоновке промышленных объектов: дис. доктора техн. наук: 05.25.05, Томск, 2008. 371 с.

19. Малыгин, Е.Н. Методика решения задачи компоновки в цехах ангарного типа / Е.Н. Малыгин, С.Я. Егоров, М.С.Громов // Химическая промышленность сегодня. — 2006. — № 6. — С. 46 — 55.

20. Малыгин, Е.Н. Постановка задачи компоновки оборудования ХТС в цехах ангарного типа / Е.Н. Малыгин, С.Я. Егоров, М.С. Громов // Химическая промышленность сегодня. — 2006. — №7. — С. 50-56.

21. Georgiadis, М.С. Optimal Layout Design in Multipurpose Batch Plants / M.C. Georgiadis, G.E. Rotstein, S. Macchietto // Industrial & Engineering Chemical Research, 1997, 36 (11), pp 4852^1863

22. Georgiadis, M.C. A general mathematical programming approach for process plant layout / M.C. Georgiadis, G. Schilling, G.E. Rotstein, S. Macchietto. // Computers & Chemical Engineering, Volume 23, Issue 7, 1 July 1999, Pages 823-840

23. Papageorgiou, L.G. Continuous-Domain Mathematical Models for Optimal Process Plant Layout / L.G. Papageorgiou, G.E. Rotstein // Industrial & Engineering Chemical Research, 1998, 37 (9), pp 3631-3639

24. Xu, G. A Construction-Based Approach to Process Plant Layout Using Mixed-Integer Optimization / G. Xu and L.G. Papageorgiou // Industrial & Engineering Chemical Research, 2007, 46 (1), pp 351-358

25. Swaney, R.E. Optimization of process plant layout with pipe routing / R. Guirardello, R.E. Swaney // Computers & Chemical Engineering, Volume 30, Issue 1, 15 November 2005, Pages 99-114

26. Валеева, А.Ф. Применение конструктивных эвристик в задачах раскроя-упаковки / А.Ф. Валеева // Приложение к журналу «Информационные технологии» №11, 2006 г

27. Кочетов, Ю.А. Вероятностный поиск с запретами для задач упаковки в контейнеры / Ю.А. Кочетов, А.Р. Усманова // Труды Байкальской международной конференции, Иркутск, 2001, т. 6. — С. 22-26.

28. Мухачева, Э.А. Генетический алгоритм блочной-структуры-в задачах двумерной упаковки / Э.А. Мухачева, А.С. Мухачева, А.В. Чиглинцев // Информационные технологии! 1999. №11. С. 13-18.

29. Мухачева, Э.А. Метод перестройки для решения задачи прямоугольной упаковки / Э.А. Мухачева, А.С. Мухачева // Информационные технологии. 2000 №4. С. 30-36.

30. Норенков, И.П. Генетические алгоритмы комбинирования эвристик в задачах дискретной оптимизации / И.П. Норенков, О.Т. Косачевский'// Информационные технологии, №2, 1999.

31. Корячко, В. П. Теоретические основы САПР: учебник для вузов / В.П. Корячко, В.М. Курейчик, И.П. Норенков. — М.: Энергоатомиздат, 1987. — 400 с.

32. Системы автоматизированного проектирования. В 9 кн. Кн.4. Математические модели объектов проектирования / В.А. Трудоношин, Н:В. Пиво-варова; под ред. И.П. Норенкова. — М.: Высшая школа, 1986.

33. Стоян, Ю.Г. Решение некоторых многоэкстремальных задач методом сужающихся окрестностей / Ю.Г.Стоян, В.З.Соколовский. — Киев: Наук, думка, 1980. —208 с.

34. Стоян, Ю.Г. Математические модели и оптимизационные методы геометрического проектирования / Ю.Г. Стоян, С.В.Яковлев. — Киев: Наук, думка, 1986. — 268 с.

35. Bortfeldt, A. Applying Tabu Search to Container Loading Problems / A.Bortfeldt, H. Gehring // Operations Research Proceedings, 1997. — pp. 533538.

36. A. Bortfeldt, H. Gehring. A Genetic Algorithm for Solving the Container Loading Problem. Accepted for International Transactions in Operational Research 1997.

37. Szykman, S. Constrained Three Dimensional Component Layout Using Simulated Annealing / S. Szykman, J.Cagan // ASME Journal of Mechanical Design. Vol.119,No. 1, 1997. —P.28-35.

38. George, J.A. A heuristic for packing boxes into a container / J.A.George, D.F.Robinson // Computers and Operations Research, №7, 1980, pp. 147-156.

39. Gilmore, P.C. Multistage cutting stock problems of two and more dimensions / P.C.Gilmore, R.E.Gomory // Operations Research, №13, 1965. — pp 94120.

40. Lim, A. A New Method For The Three Dimensional Container Packing Problem / A. Lim, Wang Ying // IJCAI, 2001. — p. 342-350.

41. Lodi, A. Heuristic Algorithms for the Three-Dimensional Bin Packing Problem / A. Lodi, S. Martello, D. Vigo // European Journal of Operational Research Vol. 141, N. 2, 2002. pp 410-420.

42. Lodi, A. TSpack: A Unified Tabu Search Code for Multi-Dimensional Bin Packing Problems / A. Lodi, S. Martello, D. Vigo // Technical Report OR/02/3, D.E.I.S. — University of Bologna, 2002.

43. Lodi, A. On d-threshold graphs and d-dimensional bin packing / A.Lodi, A. Caprara, R. Rizzi. // Networks, №44 (4), 2004. p. 266-280

44. Martello, S. Algorithms for general and robot-packable variants of the three-dimensional bin packing problem / S. Martello, D. Pisinger, D. Vigo, Edgar den Boef, and Jan Korst. // ACM Transactions on Mathematical Software, №33, 2007

45. Martello, S. The three-dimensional bin packing problem / S. Martello, D. Pisinger, D. Vigo // Operations Research, 2000. — Vol. 48. — P. 256-267.

46. Pisinger, D. Heuristics for the container loading problem / D. Pisinger // European Journal of Operations Research, 141, 2002, pp. 382-392.

47. Саати, Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними5экстремальные проблемы / Т. Саати; пер. с англ. В.Н.Веселова. — М.: Мир, 1973. —302 с.

48. Громов, М.С. Автоматизированная информационная система компоIновки оборудования промышленных производств в цехах ангарного типа: диссертация: дис. канд. техн. наук: 05.25.05, Томск, 2006. 195 с. РГБ ОД, 61 06-5/3081.

49. Легких, С. А. Автоматизация компоновки и размещения оборудования при технологической подготовке производства швейных изделий: дис. канд. техн. наук: 05.13.12, Омск, 2006. 196 с.

50. Сороколетов, П. В. Разработка и исследование композитных алгоритмов компоновки блоков ЭВА: дис. канд. техн. наук: 05.13.12, Таганрог, 2004. 179 с.

51. Ищенко, С. Н. Разработка и исследование генетических алгоритмов решения задач компоновки элементов и трассировки СБИС: дис. канд. техн. наук: 05.13.12, Ростов-на-Дону, 2006

52. Зудин, С. В. Анализ и разработка методов автоматизированного размещения компонентов электронных схем: дис. канд. техн. наук: 05.13.12 / С.-Пб, 2006. 135 с

53. Гэри, М. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи / М. Гэри, Д1 Джонсон. — М!.: Мир, 1982. — 416с.

54. Штейн, М.Е. Методы машинного проектирования цифровой аппаратуры / М.Е. Штейн, Б.Е. Штейн. — М.: Сов. радио, 1973. — 296 с.

55. Деньдобренко, Б.Н. Автоматизация конструирования РЭА: Учебник для вузов / Б.Н. Деньдобренко, А.С. Малика. — М-.: Высш. школа, 1980. — 202 с.

56. Turton, R. Analysis, Synthesis, and Design of Chemical Processes / R.Turton, R.C.Bailie, W.B.Whiting and J.A.Shaeiwitz. Prentice Hall, 2002. — 987 P

57. Грешилob, А.А. Прикладные задачи математического программирования: учебное пособие / А.А. Грешилов. — М.: Логос. — 2006. — 288 с.

58. Романовский, И.В. Алгоритмы решения экстремальных задач / И.В. Романовский. М.: Наука, 1997. — 352 с.

59. Bischoff, Е.Е. A comparative evaluation of heuristic for container loading / E.E. Bischoff, M.D.Marriott // European Journal of Operational Research, №44, pp.267-276, 1990.

60. Gehring, M. A computer-based heuristic for packing pooled shipment containers / M.Gehring, K.Menscher, M.Meyer // European Journal of Operational Research, №44, 1990. — p.277-288.

61. Филиппова, А.С. Моделирование эволюционных алгоритмов решения задач прямоугольной упаковке на базе технологии блочных структур / А.С.Филиппова // Прил. к журн. "Информационные технологии" №6, 2006. М., 2006. —32 с.

62. Сурначев, М. Ю. Эволюционные алгоритмы на базе блочных технологий для решения задач упаковки контейнера: Дис. канд. техн. наук: 05.13.18, Уфа, 2005 97 с.

63. Ермаченко, А.И. Модели и методы решения задач прямоугольного раскроя и упаковки на базе метаэвристики «Поиск с запретами»: Дис. канд. техн. наук: 05.13.18 Уфа, 2004 95 с.

64. Ротштейн, А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети / А.П. Ротштейн. — Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. — 320 с.

65. Назаров, А.В. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем / А.В. Назаров, А.И. Лоскутов. — СПб.: Наука и Техника, 2003. — 384 с.

66. Курейчик, В.В. Генетические алгоритмы / Л.А Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик; под ред. В.М.Курейчика. 2-е изд., испр. и доп. - М.: Физматлит, 2006. - 320 с.

67. Whitley, D. A Genetic Algorithm Tutorial / D. Whitley // Statistics and Computing, №4, 1994. — pp. 65-85.

68. Mitchel, M. An Introduction to Genetic Algorithms / M. Mitchel. — MIT Press, Cambridge, MA, 1998. — 209 p.

69. Goodman, E. D. A Genetic Algorithm Approach to Compaction, Bin Packing, and Nesting Problems / E.D.Goodman, A.Y.Tetelbaum, V.M. Kureichik // Technical Report # 940702, Michigan State University, 1994.

70. Rutenbar, R.A. Simulated annealing algorithms: An overview / R.A.Rutenbar // IEEE Circuits and Devices Magazine, №1, 1989, pp. 19-26.

71. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника / Ф. Уоссермен // Теория и практика. М.: Мир, 1992

72. Минаков, И.А. Сравнительный анализ некоторых методов случайного поиска и оптимизации / И.А.Минаков. // Известия Самарского научного центра Российской академии наук, № 2, 1999. — С. 286-293.

73. Сорокопуд, В.А. Автоматизированное конструирование микроэлектронных блоков с помощью малых ЭВМ / В.А. Сорокопуд. — М.: Радио и связь. — 1988. —128 с.

74. Курейчик, В.М. Поисковая адаптация: теория и практика / В.М. Ку-рейчик, Б.К. Лебедев, О.Б. Лебедев. — М.: ФИЗМАТЛИТ. — 2006. — 272 с.

75. Автоматизация проектирования БИС. В 6 кн.: практическое пособие. Кн.4. Топологическое проектирование нерегулярных БИС / Г.Г. Казеннов, В.М. Щемелинин; под ред. Г.Г. Казеннова. — М.: Высшая школа, 1990 — 110 с.

76. Морозов, К.К. Автоматизированное проектирование конструкций радиоэлектронной аппаратуры / К.К. Морозов, В.Г. Одиноков, В.М. Курейчик. — М.: Радио и связь, 1983. — 280 с. ,

77. Fitch, R. 3D rectilinear motion planning with minimum bend paths / R. Fitch, Z. Butler, D. Rus // IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2001. vol.3. — pp. 1491-1498.

78. Бердичевский, Л.Д. Автоматизированное проектирование судовых кабельных сетей / Л.Д. Бердичевский, В.А. Марченко. — Л.: Судостроение, 1978. —214 с.

79. Kim, D.G. Industrial plant pipe-route optimisation with genetic algorithms / D.G. Kim, D.W. Corne, P. Ross // Proceedings of the 4th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, 1996. — pp 1012-1021.

80. Берн, М.У. Поиск кратчайших сетей / М.У. Берн, Р.Л. Грэм // В мире науки, 1989, № 3, с.64-70.

81. Davidson, J. W. Adaptive Learning in the Design of Pipe Network Layout Geometry / Jim W. Davidson and Ian C. Goulter // Complexity International, Volume 02, 1995.

82. Рыженко, H.B. Задача построения дерева Штейнера для этапа глобальной трассировки / Н.В. Рыженко // Сб. научно-технических трудов "Высокопроизводительные1 вычислительныесистемы и микропроцессоры''. М.: MMBG РАН, №4, 2003. - С.96-105;

83. Kahng, А.В. On Optimal Interconnections for VLSI // A.B. Kahng, G.Robins. — Springer, 1994.

84. Hwang, F.K. On Steiner minimal trees with rectilinear distance / F.K.Hwang // SIAM Journal of applied mathematics, №30. 1976. — pp. 104-114.

85. Han an, M; On Steiner's problem with rectilinear distance / Mi Hanan // SIAM Journal of applied mathematics, №14(2). 1966. —pp.255-265.

86. Mandoiu, I.I. A new heuristic for rectilinear Steiner trees / I.I. Mandoiu, V.V. Vazirani, J.L. Ganley // IEEE/ACM international conference on Computer-aided design, 1999, p.l 57-162.

87. Ganley, J.L. Computing optimal rectilinear Steiner trees: A survey and experimental evaluation / J.L. Ganley // Discrete Applied Mathematics, №89, 1999, pp. 161-171.

88. Das, S. An Ant Colony Approach for the Steiner Tree Problem / S. Das, S.V. Gosavi, W.H. Hsu, S.A. Vaze // In Proc. of Genetic and Evolutionary Computing Conference, New York City, 2002.

89. Colorni, A. Distributed Optimization by Ant Colonies / A. Colorni, M. Dorigo and Y. Maniezzo // Proceedings of the First European Conference on Artificial Life, FJ. Varela and P. Bourgine (Eds.), MIT Press, Cambridge, MA, 1992. pp. 134-142.

90. Dorigo, M. The Ant System: Optimization by a colony of cooperating agents / M. Dorigo, V. Maniezzo, A. Colorni // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part B: Cybernetics, Vol.26, No.l, 1996, pp.29-41.

91. Dorigo, M. Ant Colony Systems: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem / M. Dorigo, L.M. Gambardella // IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1(1), 1997. — pp.53-66.

92. Yu Hu. ACO-Steiner: Ant Colony Optimization Based Rectilinear Steiner Minimal Tree Algorithm / Yu Hu, Tong Jing, Xian-Long Hong, Zhe Feng, Xiao-Dong Hu, and Gui-Ying Yan // Journal of Computer Science & Technology, 2006, 21(1), pp. 147-152.

93. Dijkstra, E. W. A note on two problems in connection with graphs / E.W. Dijkstra. //Numerische Mathematik, 1, 269-271. 1959.

94. Седжвик P. Фундаментальные алгоритмы на С++. Алгоритмы на графах: Пер. с англ. / Роберт Седжвик. — СПб: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. — 496 с.

95. Кристофидес, Н. Теория графов. Алгоритмический подход: Пер. с англ. / Н. Кристофидес. — М.:Мир, 1978. — 432 с.

96. Асанов, М.О. Дискретная математика: графы, матроиды, алгоритмы / М.О. Асанов, В.А. Баранский, В.В. Расин. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. — 288 с.

97. Sneyers, J. Dijkstra's algorithm with Fibonacci heaps: An executable description in CHR / J. Sneyers, T. Schrijvers, B. Demoen. // 20th Workshop on Logic Programming (WLP'06), Vienna, Austria, pp 182-191, February 2006.

98. Cherkassky, B.V. Shortest Paths Algorithms: Theory and Experimental Evaluation / B.V. Cherkassky, A.V. Goldberg, T. Radzik. // Math Programming, Vol. 73, pages 129-174,1996.

99. Wall M.: GAlib A С++ Genetic Algorithms Library, Version 2.4, Massachusetts Institute of Technology, http://lancet.mit.edu/ga (1996)

100. Грейвс, M. Проектирование баз данных на основе XML / М. Грейвс. — М.: Вильяме, 2002. — 640 с.

101. Сергеев, А.П. HTML и XML. Профессиональная работа / А.П.Сергеев. — М.: Диалектика, 2004. — 880 с.

102. Химическая технология неорганических веществ: в 2-х книгах. Кн.1 / Т.Г.Ахметов, Р.Т.Порфирьева, Л.Г.Гайсин и др.; Под ред. Т.Г.Ахметова. — М.: Высшая школа, 2002. — 688 с.

103. Общая химическая технология. В 2-х частях. 4.2. Важнейшие химические производства / И.П. Мухленов, А.Я.Авербух, Д.А.Кузнецов и др.; Под ред. И.П. Мухленова. — М.: Высшая школа, 1977. — 288 с.

104. Технология неорганических веществ и минеральных удобрений / Е.Я. Мельников, В.П. Салтанова, A.M. Наумова, Ж.С. Блинова. — М.: Химия, 1983. —432 с.

105. Общая химическая технология: учеб. для техн. вузов / A.M. Куте-пов, Т.И. Бондарева, М.Г. Беренгартен. — М.: Высшая школа, 1990. — 520 с.

106. Appl, М. Ammonia: principles and industrial practice / Max Appl. -New York: Wiley-VCH, 1999. 312 p.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00