第八讲 带循环物流的流程模拟收敛技巧
物流路径规划中的模拟退火算法研究与仿真
物流路径规划中的模拟退火算法研究与仿真摘要：随着全球贸易的快速发展，物流行业日益重要。
而物流路径规划作为物流运输领域的核心问题之一，对于提高运输效率和降低成本具有重要意义。
本文将重点研究模拟退火算法在物流路径规划中的应用，并进行相应的仿真实验。
通过对比实验结果，验证模拟退火算法在解决物流路径规划问题上的有效性和优越性。
1. 引言物流路径规划是指在给定的物流网络中，确定从起点到终点的最佳路径，以实现物流资源的最优利用。
传统的物流路径规划算法采用枚举搜索、正反算法等方法，这些方法的时间复杂度较高，求解效率较低。
而模拟退火算法作为一种优化算法，通过模拟金属退火的过程，以一定概率接受较差的解，从而避免陷入局部最优解，并最终找到全局最优解。
因此，将模拟退火算法应用于物流路径规划中具有重要的研究和实践价值。
2. 模拟退火算法原理2.1 确定初始解模拟退火算法首先需要确定一个初始解，作为开始的搜索点。
这个初始解可以是随机生成的路径或者是基于某种启发式算法得到的路径。
2.2 能量函数定义针对物流路径规划问题，能量函数可以定义为路径的总体距离或者总时间成本。
根据具体问题的要求，选择适合的能量函数。
2.3 状态转移函数模拟退火算法通过状态转移函数来寻找更好的解，在路径规划问题中，状态转移函数可以定义为交换两个节点的位置或者插入一个新的节点。
根据实际情况，灵活选择合适的状态转移函数。
2.4 退火过程退火过程是模拟退火算法的核心部分。
其核心思想是通过概率选择较差的解，以避免陷入局部最优解。
在物流路径规划中，可以通过控制退火温度和退火速度，灵活调整搜索过程，实现全局最优解的搜索。
3. 模拟退火算法在物流路径规划中的应用3.1 算法设计和实现基于以上原理，本研究设计了适用于物流路径规划的模拟退火算法，并通过编程实现。
在实现过程中，需要注意调整算法的参数，如退火温度、退火速度等，以及合理选择能量函数和状态转移函数。
3.2 仿真实验与结果分析通过设计的仿真实验，本文对比了模拟退火算法与传统算法在物流路径规划问题上的表现。
马尔可夫链蒙特卡洛采样中的收敛诊断技巧(五)
马尔可夫链蒙特卡洛采样是一种重要的蒙特卡洛方法，被广泛应用于统计学、机器学习和计算机科学等领域。
然而，对于马尔可夫链蒙特卡洛采样的收敛性诊断技巧却是一个相对复杂的问题。
本文将从收敛诊断的基本原理入手，介绍一些常用的收敛诊断技巧。
首先，我们需要了解什么是马尔可夫链蒙特卡洛采样。
马尔可夫链蒙特卡洛采样是一种基于马尔可夫链的随机模拟方法，用于从复杂的概率分布中抽样。
其基本思想是构造一个马尔可夫链，使其平稳分布为所需的概率分布，然后利用该马尔可夫链进行随机模拟。
在实际应用中，由于马尔可夫链的状态转移过程具有一定的随机性，需要一定的步数才能达到平稳分布，因此需要一些技巧来判断采样是否收敛。
其次，我们来看一些常用的收敛诊断技巧。
其中，一个常用的技巧是观察马尔可夫链在不同迭代次数下的状态分布。
通过观察状态分布的变化，可以初步判断马尔可夫链是否收敛。
另外，还可以利用自相关函数来进行收敛诊断。
自相关函数可以衡量马尔可夫链中相邻状态之间的相关性，如果自相关函数在一定迭代次数后趋于零，可以认为链已经收敛。
此外，还有一些更复杂的收敛诊断技巧，如截尾均值法、Geweke诊断法等，这里不再详细展开。
然而，收敛诊断并不是一个简单的问题。
在实际应用中，由于马尔可夫链的性质复杂，收敛诊断往往需要综合运用多种技巧来进行判断。
此外，由于马尔可夫链蒙特卡洛采样通常需要大量的迭代次数才能达到较好的效果，因此在计算效率和收敛性之间需要进行一定的权衡。
最后，我们需要注意的是，收敛诊断技巧的选择应该结合具体的应用背景。
不同的应用场景可能对收敛性的要求不同，因此需要选择合适的收敛诊断技巧。
此外，收敛诊断只是马尔可夫链蒙特卡洛采样中的一个环节，还需要结合其他技巧来保证采样的有效性和准确性。
综上所述，马尔可夫链蒙特卡洛采样中的收敛诊断技巧是一个复杂而重要的问题。
在实际应用中，需要综合运用多种收敛诊断技巧，结合具体的应用背景来判断采样是否收敛。
同时，还需要结合其他技巧来保证采样的有效性和准确性。
物流运输路线优化仿真实验
物流运输路线优化仿真实验在当今全球化的商业环境中，物流运输的效率和成本直接影响着企业的竞争力和盈利能力。
为了提高物流运输的效益，优化运输路线成为了一个关键的问题。
物流运输路线优化仿真实验就是一种有效的工具，可以帮助我们在实际运营之前，对不同的运输路线方案进行评估和比较，从而选择出最优的方案。
物流运输路线优化的重要性不言而喻。
首先，合理的运输路线可以减少运输时间，提高货物的交付速度，满足客户对时效性的要求。
其次，它能够降低运输成本，包括燃料消耗、车辆磨损、人工费用等。
此外，优化运输路线还有助于减少环境污染，降低碳排放，实现可持续发展。
在进行物流运输路线优化仿真实验之前，我们需要明确一些关键的因素和约束条件。
货物的种类、数量和重量是首要考虑的因素，因为不同的货物可能需要不同的运输方式和车辆类型。
运输工具的容量和性能也会对路线选择产生限制。
此外，道路状况、交通规则、天气条件等外部因素也会影响运输的效率和安全性。
在设计仿真实验时，我们需要建立一个准确的物流运输模型。
这个模型应该包括起点和终点的位置、中间的配送点、道路网络的拓扑结构以及各种运输相关的参数。
为了使模型更加贴近实际情况，我们还需要收集大量的真实数据，如道路的通行能力、车辆的行驶速度、不同地区的交通拥堵情况等。
接下来，就是选择合适的优化算法。
常见的算法有蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法各有特点，适用于不同的场景。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为来寻找最优路径；遗传算法则借鉴了生物进化的思想，通过选择、交叉和变异等操作来逐步优化解；模拟退火算法则基于固体退火的原理，在搜索过程中接受一定概率的劣解，以避免陷入局部最优。
在实施仿真实验的过程中，我们需要设置不同的实验场景和参数组合。
例如，改变货物的分布、调整运输工具的数量和类型、修改交通流量等。
通过对这些不同场景的模拟，我们可以观察到运输路线的变化以及相应的效果。
实验完成后，对结果的分析和评估至关重要。
循环物流高效配送模式创新
循环物流高效配送模式创新第一章循环物流概述 (2)1.1 循环物流的定义与特征 (2)1.1.1 循环物流的定义 (2)1.1.2 循环物流的特征 (2)1.2 循环物流与传统物流的区别 (3)1.2.1 目标不同 (3)1.2.2 价值观不同 (3)1.2.3 操作方式不同 (3)1.3 循环物流的发展趋势 (3)第二章高效配送模式的基础理论 (4)2.1 配送模式的基本概念 (4)2.2 高效配送模式的构成要素 (4)2.3 高效配送模式与传统模式的对比 (4)第三章循环物流配送网络优化 (5)3.1 配送网络的构建原则 (5)3.2 配送网络优化方法 (5)3.3 配送网络的动态调整 (6)第四章信息技术在循环物流配送中的应用 (6)4.1 物联网技术 (6)4.2 大数据技术在配送中的应用 (7)4.3 人工智能与配送效率的提升 (7)第五章循环物流配送中心建设 (7)5.1 配送中心的功能与规划 (7)5.1.1 功能定位 (8)5.1.2 规划原则 (8)5.1.3 规划内容 (8)5.2 配送中心的设施与设备 (8)5.2.1 设施配置 (8)5.2.2 设备配置 (8)5.3 配送中心的管理与运营 (8)5.3.1 管理体系 (8)5.3.2 运营策略 (8)5.3.3 人力资源管理 (9)5.3.4 信息管理 (9)5.3.5 绿色物流 (9)第六章仓储管理与循环物流配送 (9)6.1 仓储管理的重要性 (9)6.1.1 保障供应链稳定性 (9)6.1.2 提高物流效率 (9)6.1.3 促进信息流与物流的融合 (9)6.2 仓储管理的优化策略 (9)6.2.1 优化仓储布局 (9)6.2.2 引入先进的仓储管理技术 (10)6.2.3 加强仓储人员的培训与激励 (10)6.3 仓储与配送的协同作用 (10)6.3.1 仓储与配送的信息共享 (10)6.3.2 仓储与配送的协同作业 (10)6.3.3 仓储与配送的智能化管理 (10)第七章循环物流配送的绿色化发展 (10)7.1 绿色物流理念 (10)7.2 绿色配送模式的实践 (11)7.3 绿色配送与可持续发展 (11)第八章循环物流配送模式的创新实践 (12)8.1 创新配送模式案例解析 (12)8.2 创新配送模式的关键成功因素 (12)8.3 创新配送模式的推广与实施 (12)第九章循环物流配送模式的风险管理 (12)9.1 风险识别与评估 (12)9.1.1 风险识别 (12)9.1.2 风险评估 (13)9.2 风险防范与应对策略 (13)9.2.1 风险防范 (13)9.2.2 应对策略 (14)9.3 风险管理的实施与监控 (14)9.3.1 实施步骤 (14)9.3.2 监控与评价 (14)第十章循环物流配送模式的未来展望 (14)10.1 配送模式的发展趋势 (14)10.2 循环物流配送模式的创新方向 (15)10.3 配送模式与智慧城市建设的融合 (15)第一章循环物流概述1.1 循环物流的定义与特征1.1.1 循环物流的定义循环物流是指在商品的生产、流通、消费以及废弃物处理等环节中，以降低资源消耗和环境污染为目标，通过物流系统的循环利用和高效运作，实现资源优化配置和可持续发展的物流模式。
看完这些-Aspen工艺模拟收敛问题不再难!
【软件】看完这些，Aspen工艺模拟收敛问题不再难！寻找最美化工情侣活动进行中，点击上方图片，即可投票哦小7：过程模拟软件提供一种强大的工程设计环境，就可以实现更高的效率，不同领域的人员可以在相同的条件下协作，从生产质量、运行本钱、资本本钱和能源使用等方面评估多种设计方案。
而在流程模拟过程中面对收敛问题，无论是流程收敛问题还是单元模块收敛的问题，常常困扰着设计者们，在此小7粗略的总结了一些技巧和方法。
Aspen Plus 中模拟计算有三种计算方法：序贯模块法〔sequential Modular〕。
联立方程法〔Equation Oriented〕和联立模块法(Mixed Mode)。
序贯模块法对于流程中的所有的单元过程依照一定的计算顺序逐一求解，直至流程结束。
流程收敛收敛模块每个设计规定和撕裂流都有一个相关联的收敛模块。
收敛模块确定撕裂流或设计规定的操作变量的推测值在迭代过程中的更新方法。
Aspen Plus 定义的收敛模块的名字以字符“$.〞开头，所以设计者定义的收敛模块的名字一定不要用字符“$.〞开头。
要确定Aspen Plus 定义的收敛模块，请看Control Panel〔控制面板〕信息中的“Flowsheet analysis〔流程分析〕〞局部。
收敛模块可在Data | Convergence | Convergence…下进行规定收敛模块的类型不同类型的收敛模块是用于以下不同用途的。
要收敛撕裂流，请用：WEGSTEINDIRECTBROYDENNEWTON要收敛设计规定，请用：SECANTBROYDENNEWTON要收敛设计规定和撕裂流，请用：BROYDENNEWTON对于优化，请用：BROYDENNEWTON在Convergence | Conv Options | Defaults 窗体上可以规定全局的收敛选项。
流程顺序要确定Aspen Plus 进行流程计算的流程顺序，请看Control Panel 〔控制面板〕中：流程计算的流程顺序也可在Control Panel左窗格中的“COMPUTATION ORDER FOR THE FLOWSHEET〞局部查看。
化工流程模拟实训：Aspen_Plus教程_第10章工艺流程模拟
10.1 带循环的工艺流程模拟
循环回路流程模拟的解决方法
10.1 带循环的工艺流程模拟
组分
乙醇 水 环己烷
表10-1 过程工艺数据
塔进料中各组分进入塔底物流的分率
DIST1
DIST2
第10章 工艺流程模拟
目录
10.1 带循环的工艺流程 10.2 工艺流程模拟
10.1 带循环的工艺流程模拟
化工流程中的循环回路
大多数化工流程模拟都存在循环回路，存在两种循环： 组分循环（循环质量和能量） 热量循环（仅仅循环能量）
Purge
Product
Compositional Recycle
撕裂流举例
S7
B1
B2
B3
B4
S1
S2
S3
S4
S5
MIXER
MIXER
FSPLIT
FSPLIT
S6
10.1 带循环的工艺流程模拟
撕裂流举例
哪个是循环物流？
➢ S7 ➢ S6
哪个可能是撕裂流？
➢ S7和S6 ➢ S2和S4 ➢ S3
哪个是最好的撕裂流选择？
➢ S3（只需要一个撕裂流，而其它选择都是两个）
U5
U6
U7
R1 S9
R2
交叉循环回路(Interconnected Loop)
R1 S8
S1
S2
S3
S4
S5
化工过程分析与合成33 模拟的收敛方法
该法初值要求不高，收敛速度快，收敛性能大为改善。
X (k ) X (k 1)
f (X )(k)
f ( X )(k) f ( X )(k1)
特点：在各轮迭代中只需进行函数值的计算。在作每一轮计算时
需要前两轮的信息。在迭代求解开始之前，需设置两个初始点
（初值）。
4. 韦格施坦法（Wegstein method）
用于显式方程、具有显式迭代形式的割线法。其迭代公式为：
只需45次）迭代，即可发现相继两轮函数向量的欧氏范数之
比已渐趋稳定，于是可得(k )的估值，进而可进行一轮优势特
征值法的迭代，而使收敛过程得到一次明显加速。
7. 牛顿－拉夫森法 (Newton-Raphson method)
对于非线性方程组：
f
(
X
)
0
在
(k)
X X
处作泰勒展开，只截取一次项，则可得如下的方程形式：
迭代结果的差值，就叫做收敛容差，也称收敛误差。收敛
容差一般用来代表。通常为一个足够小的正数。
（6）收敛速度（convergence speed )
求解方程的任何迭代法的收敛速度可用下式来衡量：
X (k1) X *
lim
X
(k)
X
n
*
C
k
X*是它的解，n和C都是正数。指数n愈大，收敛速度愈快。 通常 n=1：线性收敛（linear convergence）。 若n比1大一些：超线性收敛（superlinear convergence）。
3.3 化工流程模拟计算收敛方法
系统经过分隔和再循环网的断裂后，给定初值，模拟计算时需 要选择有效的迭代方法。
当X (k1) X (k) 0或<时，即得到收敛解
Aspen Plus
Aspen概述化学工程与工艺1153643黄心权摘要：Aspen是新一代大型化工过程模拟软件，它提供了大量的物性数据, 热力学模型和单元操作模型，可用于化工过程的模拟、设计和优化。
本文对aspen在化工过程模拟的入门进行一个详细的介绍。
关键词：Aspen、入门、化工过程模拟、概述1.化工过程模拟过程模拟是使用计算机程序模拟一个化学过程的特性方差，化工过程模拟主要分为稳态模拟和动态模拟。
稳态模拟指的是根据已知的单元设备、单元作业或整个回路的数学模型，编写程序并在计算机上运行的过程。
相对的，动态模拟指的是其对应的数学模型呈现动态特征的过程。
Aspen Plus的对象便是化工静态过程模拟。
2. Aspen Plus简要介绍Aspen Plus是一款功能强大的集化工设计、动态模拟等计算于一体的大型通用流程模拟软件。
它起源于20世纪70年代后期，当时美国能源部在麻省理工学院（MIT）组织会战，要求开发新型第三代流程模拟软件，这个项目称为“先进过程工程系统”（Advanced System For Process Engineering），简称ASPEN。
1982年Aspen Tech公司成立，将其商品化，简称Aspen Plus。
并于1981年十多个版本，如今，成为了全世界公认的标准大型化流程模拟软件，应用案例数以百万计。
[1]3. Aspen Plus的功能Aspen Plus的作用主要包括：（1）进行工艺过程严格的能量和质量平衡计算；（2）预测物流的流率、组成和性质；预测操作条件和设备尺寸；（3）减少装置的设计时间、进行设计方案比较；（4）帮助改进工艺；（5）在给定的限制内优化工艺条件；（6）辅助确定一个工艺约束部位：（7）固体处理、石油处理、数据回归、数据拟合等等。
4.Aspen Plus的特点4.1数据库Aspen Plus的数据库有三种类型，即系统数据库、内置数据库以及用户数据库。
自带两种数据库，分别是Aspen CD 和DIPPR，另外还有多个专用数据库。
简议汽车零部件入厂物流循环取货路径优化的模型及算法
简议汽车零部件入厂物流循环取货路径优化的模型及算法本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！1背景随着汽车工业的迅速发展，零部件入厂的效率和成本问题日益引起关注。
根据国外先进汽车企业的经验，将入厂物流外包给第三方物流企业，以循环取货(Milk-run)模式设计优化的运输路线进行零部件配送，可以有效地解决库存减少与运输成本升高之间的矛盾，有效地降低运输费用和包装费用，从而降低整个供应链的成本。
循环取货的关键目标之一就是降低企业物流的成本，而合理的路径规划是决定企业能否实现以最小的成本在规定的时间内将零部件送到企业的组装车间的关键。
B汽车制造企业的物流主要外包给了一家名为Z 的第三方物流企业，由其负责主机厂的循环取货。
Z 物流公司负责按照预先设定的取货路径和取货时间分别去各供应商处轮流取货，取货完成之后再通过JIT 配送将零部件送往主机厂线边。
在该过程中，最关键的环节在于制定合理的循环取货方案。
循环取货的一个主要特征就是定线、定时地完成取货操作。
由于主机厂的生产计划排程提前期一般在一个月左右，理想状态下，B公司的循环取货应该按照事先排定好的模版直接执行。
目前B公司和Z物流公司已经有专门的MIS系统协助进行Milk-run的调度安排和监控，但尚没有实现软件制订路线模版，而是靠传统的手工排定来确定循环取货的路径方案。
因此B公司急需一个科学的模型和合理的算法来帮助其进行循环取货的路径规划，从而使开发软件进行路径选择变为可能。
针对循环取货路径规划这样一个经典的车辆路径问题(VRP)，国内外学者进行了许多研究，一是根据实际应用中的情况，为VRP设定不同的约束条件和优化目标，从而衍生出许多特定的VRP;另一个是运用不同的算法以求更好更快地求解VRP。
2循环取货路径优化模型根据B汽车企业循环取货的实际运作模式，本文将传统的车辆路径问题抽象为:在一个存在供需关系的大系统中，以配送中心为需求点，多台取货车辆从配送中心出发，分别到不同供应商处取货。
ProII与化工过程模拟课件 第6讲-带循环物流的化工流程模拟
带循环物流的化工流程模拟
过程模拟与软件应用教科组
本节目的
能建立涉及循环回路和设计规定的模拟， 这些问题通常采用迭代控制算法完成。 懂得对循环计算和当满足设计规定时，如 何按PRO/II 、 ASPEN PLUS、CHEMCAD和 自动执行的计算顺序进行计算。 关于循环计算，应当能通过定义切断流改 变计算顺序 使用参考物流解决循环回路的收敛速度
给定不同物流的初始假设值可选择不同的计算顺序:
Recycle Sream Guessed R1 S3 S4 S6
Calculation Sequence
U1，(U2，U3，U4，U5)，U6 U1，(U3，U4，U5 ，U2)，U6 U1，(U4，U5 ，U2，U3)，U6 U1，(U5 ，U2，U3，U4)，U6
提纲
（一）化工流程中的循环回路 （二）循环回路的计算顺序 （三）循环回路的切断物流 （四）循环回路流程模拟的解决方法 （五）化工流程模拟的迭代解法 （六）案例分析
（一）化工流程中的循环回路
大多数化工流程模拟都存在循环回路， 存在两种循环： 组分循环（循环质量和能量） 热量循环（仅仅循环能量） 对这种存在循环回路的流程模拟比较耗费资 源，某些情况下，按软件默认的计算方法 可能不收敛。
切断物流与计算顺序的关系
切断物流与计算顺序密切相关，确定了切 断物流即意味着确定了计算顺序，反之亦 然。 切断物流 计算顺序
R1
S8 S4 S5 S6 S7
S1
U1
S2
U2
S3
U3
U4
U5
U6
U7
S9 R2
切断物流为S4
计算顺序： U1，U4，U5 ，U6，U2，U3，U7 ProII默认计算顺序
《化工流程模拟实训—Aspen Plus教程(孙兰义主编)》配套PPS课件第9章 流程选项与模型分析工具
第9章流程选项与模型分析工具作者：毕欣欣孙兰义为方便用户可以控制以及分析流程，Aspen Plus提供了一些有用的工具，这些工具设置在数据浏览窗口（Data Browser）的流程选项(Flowsheeting Options)和模型分析工具（Model Analysis Tools）目录下。
流程选项主要包括设计规定(Design Spec)、计算器(Calculator)、传递模块( Transfer ) 、平衡模块( Balance ) 。
模型分析工具主要包括灵敏度分析（Sensitivity）、优化（Optimization）、约束（Constraint）、数据拟合(Data Fit)以及工况分析(Case Study)。
9.1 流程选项9.1.1 设计规定9.1.2 计算器9.1.3 传递模块9.1.4 平衡模块9.2 模型分析工具9.2.1 灵敏度分析9.2.2 优化及约束条件9.2.3 数据拟合9.2.4 工况分析采集变量：指定期望值可以是流程变量或含某些流程变量的函数（此函数可以是任意涉及一个或多个流程变量的合法Fortran表达式）操纵变量：被调整使采集变量接近期望值可以是一个模块输入变量、过程进料物流变量或其它模拟输入变量；模拟计算出的量不能作为操纵变量设计规定的目标是期望值等于计算值，模拟时需要规定容差，在该容差范围内满足目标函数关系，停止迭代计算。
设计规定中实际满足的方程是：∣规定值-计算值∣<容差设计规定会产生必须迭代求解的回路，缺省情况下，Aspen Plus为每个设计规定生成一个收敛模块并将收敛模块排序。
设计规定在计算时，将物流或模块输入页中提供的操纵变量的值作为初值，为操纵变量提供一个合适的初值有助于减少设计规定收敛计算的迭代次数。
定义一个设计规定一般包括以下5个步骤：✓建立设计规定；✓标识设计规定中的采集变量；✓为采集变量或函数指定期望值并指定容差；✓标识操纵变量，并指定该操纵变量的上下限；✓输入可选的Fortran语句。
物流过程优化中的模拟退火算法实验与测试
物流过程优化中的模拟退火算法实验与测试物流是现代社会中至关重要的一环，对于产品流通的快速、高效运输具有重要意义。
然而，由于物流运输的复杂性和难以预测的变化，优化物流过程一直是一个具有挑战性的问题。
为了解决这个问题，模拟退火算法被应用于物流优化中，并取得了一定的成效。
模拟退火算法是一种元启发式优化算法，它模拟了金属退火过程中颗粒状态的变化。
该算法通过接受差异性解决方案以避免局部最优解，并以一定的概率接受较差解决方案，从而跳出局部最优解，寻找更好的全局解。
在物流过程优化中，模拟退火算法以类似的方式操作，通过在解空间中搜索最优解来最小化物流成本或最大化物流效率。
在进行物流优化的模拟退火算法实验与测试中，有几个关键的步骤和注意事项需要考虑。
首先，需要定义一个合适的问题模型。
物流问题一般涉及到多个变量和约束条件，如供应商、运输成本、运输时间等等。
通过将这些变量和约束条件转化为目标函数和限制条件，构建一个数学模型。
然后，将问题转化为在解空间中搜索最优解的问题。
其次，需要选择适当的参数和控制策略。
在模拟退火算法中，温度参数、退火速率和初始解等参数的选择对算法的收敛性和效果有着重要的影响。
通过调整这些参数，可以探索更广泛的解空间，并找到更好的解决方案。
接下来，进行模拟退火算法的实验和测试。
首先，需要准备一批物流数据，并根据实际情况进行处理和预处理。
然后，使用模拟退火算法对数据进行优化，得到一个较优的物流方案。
为了验证算法的有效性和鲁棒性，可以进行多次实验，并将结果进行比较和分析。
在测试过程中，可以使用不同的物流数据集和不同的约束条件，以评估算法在不同问题上的效果。
比较不同算法的性能，如遗传算法、粒子群优化算法等，可以对优化算法的选择提供一定的参考。
另外，还可以对模拟退火算法进行参数敏感性分析，以确定各参数对最终结果的影响。
通过调整参数并观察结果的变化，可以进一步优化算法的性能。
最后，需要对实验和测试结果进行总结和分析。
带循环物流的流程模拟收敛技巧课件
总结词
看。
流程模拟的步骤包括建立模型、模型验证、模拟运行、结果分析和优化建议。
总结词
在流程模拟过程中，首先需要建立实际流程或系统的数学模型，然后通过实验或数据验证模型的正确性。接着，使用计算机进行模拟运行，得到各种性能指标和数据。最后，对这些结果进行分析，提出优化建议，为实际改进提供指导。
详细描述
总结词
流程模拟的常用工具包括Arena、Simulink、FlexSim等。
配送物流模拟
模拟配送过程中的路线规划、车辆调度、订单处理等环节，优化配送物流流程。
回收物流模拟
模拟废旧物品回收、再利用、废弃物处理等环节，优化回收物流流程。
03
02
01
A
B
C
D
05
CHAPTER
收敛技巧在带循环物流的流程模拟中的应用
收敛技巧是指在带循环物流的流程模拟中，通过特定的算法和策略，使模拟系统的状态逐渐趋于稳定，最终达到预设的收敛条件的一种技术手段。
带循环物流的流程模拟收敛技巧课件
目录
引言带循环物流的基本概念流程模拟技术带循环物流的流程模拟收敛技巧在带循环物流的流程模拟中的应用案例分析
01
CHAPTER
引言
循环物流
带循环物流的流程模拟收敛技巧是物流管理领域中的重要课题，主要研究如何通过模拟方法优化物流流程，提高物流效率。
02
03
04
01
通过收敛技巧，可以有效地降低模拟系统的计算复杂度，提高模拟效率，使得大规模、高复杂度的带循环物流的流程模拟成为可能。
物流系统仿真的一般步骤
物流系统仿真的一般步骤第一篇：物流系统仿真的一般步骤物流系统仿真的一般步骤为：1、调研系统：对需进行仿真分析的系统进行详细的调查和了解。
一般地，需了解的方面包括以下几方面：系统结构、系统流程、系统相关参数。
2、建立系统模型：系统模型是对系统的组成、主要流程和规则等主要特征进行描述。
建立系统模型首先要根据需要和要求确定仿真目标, 然后建立模型并设定模型的有关参数。
3、确定仿真算法：仿真算法是控制仿真钟推进的方法，是系统仿真的核心。
多数仿真软件是在事件调度法、进程交互法和活动扫描法的基础上编写的。
4、建立仿真模型：仿真模型是在系统模型的基础上构建可进行计算机运行的模型，即是将系统模型规范化和数字化的过程。
5、运行仿真模型：使用相应的仿真软件运行仿真模型。
6、仿真结果分析：采用统计学方法, 对仿真结果的可信度和精度进行分析, 通过多次仿真结果的比较和分析对系统方案进行评价，以达到优化的目的。
7、仿真结果输出：记录并统计仿真结果。
8、修改系统参数：对部分系统参数进行修改，同时要保证修改的数据符合实际生产情况，观察各个参数对仿真结果的影响。
9、系统方案比较：对多个方案的系统进行相应数据比较。
10、确定系统方案：确定最优的系统方案并作为最终方案。
11、仿真结束第二篇：物流系统仿真工作总结（模版）目录一、物流系统仿真基本步骤 (2)（一）问题定义 (3)（二）制定目标和定义系统效能测度 (3)（三）描述系统和列出假设 (3)（四）列举可能的替代方案 (4)（五）收集数据和信息 (4)（六）确定仿真算法 (4)（七）构造计算机模型 (5)（八）验证和确认模型 (5)（九）运行可替代实验 (6)（十）输出分析 (7)（十一）结果输出 (7)二、利用Witness的具体仿真过程 (7)（一）定义系统元素 (7)（二）显示系统元素 (7)（三）详细定义 (7)（四）运行 (8)（五）报告 (8)（六）归档 (8)（七）优化 (8)一、物流系统仿真基本步骤对于每一个成功的仿真研究项目，其应用都包含着特定的步骤。
流动过程中再循环物流的三个基本流程
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带循环物流的流程模拟收敛技巧
带循环物流的流程模拟收敛技巧引言在现代的物流领域中，流程模拟是一种常用的技术手段，用于对物流过程进行分析和优化。
然而，有些物流过程可能涉及到循环或循环相关的操作，这给流程模拟带来了一定的挑战。
本文将介绍一些带有循环物流的流程模拟收敛技巧，帮助解决这个问题。
1. 循环物流的定义循环物流是指在物流过程中出现循环或循环相关的操作。
例如，某个物流过程中需要将货物从A地运送到B地，并且在B地进行一定的加工，然后再将加工后的货物从B地运送回A地。
这样的物流过程就可以被称为循环物流。
2. 循环物流的挑战在进行流程模拟时，循环物流会带来一些挑战。
首先，循环物流会导致流程图的结构更加复杂，需要特殊的方法来处理循环的部分。
其次，循环物流的变量可能会随着每次循环发生变化，需要考虑如何正确地更新这些变量。
最后，循环物流的流程可能会出现收敛问题，即在一定条件下，流程可能无法正常结束。
3. 循环物流的流程模拟收敛技巧为了解决循环物流的挑战，可以采用以下的流程模拟收敛技巧：3.1 利用循环控制结构为了正确地处理循环物流的结构，可以使用循环控制结构来表示循环操作的部分。
在流程模拟中，可以使用for循环或while循环来实现对循环物流的模拟。
通过合理地设计循环控制条件，可以确保模拟的准确性和完整性。
3.2 更新循环变量在循环物流中，循环变量是指在每次循环中会发生变化的变量。
为了正确地模拟循环物流，需要在每次循环结束后更新这些循环变量的值。
可以通过在循环体内进行适当的计算和赋值来实现循环变量的更新。
这样可以确保模拟的准确性和可靠性。
3.3 处理循环物流的收敛问题循环物流的收敛问题指的是在一定条件下，流程可能无法正常结束。
为了处理这个问题，可以在流程模拟中设置合适的终止条件。
例如，可以设置一个最大循环次数，当达到最大循环次数时，强制结束模拟。
另外，可以根据具体的循环物流过程设置其他的终止条件，确保模拟的结束。
结论循环物流在物流领域中是一个常见的情况，对于流程模拟带来了一定的挑战。
2019-《化工流程模拟实训—AspenPlus教程孙兰义主编》配套PPS课件第10章工艺流程模拟-文档资料
Calculation Sequence U1，(U2，U3，U4，U5)，U6 U1，(U3，U4，U5 ，U2)，U6 U1，(U4，U5 ，U2，U3)，U6 U1，(U5 ，U2，U3，U4)，U6
10.1 带循环的工艺流程模拟
撕裂流
撕裂流是Aspen Plus给出其初始估值的一股物流，并 且该估值在迭代过程中逐次更新，直到连续的两个估值 在规定的容差范围内为止
10.1 带循环的工艺流程模拟
主流程处理顺序
从原料物流(Feed streams)到产物物流(Product
streams)的流程顺序，称为主流程处理顺序(Main Flow
Processing Sequence) 。
S9
S10
U7
S1
S2
S3
S4
S6
S7
S8
U1
U2
U3
U4
U5
U6
S5
R1
MIXER
FSPLIT
FSPLIT
S6
10.1 带循环的工艺流程模拟
撕裂流举例
哪个是循环物流？
S7 S6
哪个可能是撕裂流？
S7和S6 S2和S4 S3
哪个是最好的撕裂流选择？
S3（只需要一个撕裂流，而其它选择都是两个）
10.1 带循环的工艺流程模拟
撕裂流与计算顺序的关系
10.1 带循环的工艺流程模拟
改变撕裂物流
选择物流RECY-H2O和ORG为撕裂物流（Tear streams）
初始化后，重新运行模拟，控制面板依然出现警告和错 误，此时需要修改收敛算法。
10.1 带循环的工艺流程模拟
改变收敛算法
基于循环神经网络的物流配送仿真优化
基于循环神经网络的物流配送仿真优化1. 引言物流配送是商品生产、流通到消费者手中的最后一步，也是整个商品生产流程中不可或缺的一环。
物流配送要发挥效益，必须考虑到许多不确定因素，比如时间、距离、货量等。
因此，如何优化物流配送过程是物流领域的重要课题之一。
循环神经网络在物流领域的应用也日渐增多。
此文将探讨如何利用循环神经网络进行物流配送仿真优化。
2. 循环神经网络简介循环神经网络是一种深度学习算法，与传统的神经网络相比，能够处理时间序列数据。
循环神经网络可以像语言模型一样预测不同的事件序列。
与传统的前馈神经网络不同，循环神经网络的输出不仅取决于当前输入，还取决于网络内部状态的历史。
3. 物流配送仿真物流配送仿真是一种模拟物流配送过程的技术。
它可以针对各种情况进行测试，对不同的配送方案进行评估。
通过物流配送仿真，可以找出当前方案的缺陷，提高物流配送效率。
与现实的物流配送流程类似，物流配送仿真包括货行走、车辆运输等。
在仿真过程中，可以通过循环神经网络对货物的质量、速度等进行处理，以提高配送效率。
4. 基于循环神经网络的物流配送仿真优化在循环神经网络中，物流配送过程的所有数据都可以作为输入。
服务期、运输时间、货物种类、货物数量等都可以输入。
通过循环神经网络，可以找到最优的物流配送模型。
循环神经网络可以将整个配送过程作为一个时间序列处理，预测出更优的物流配送策略。
这样，可以比较多种物流配送方案，寻找最佳方案。
5. 循环神经网络在物流配送中的应用循环神经网络已经广泛应用在物流配送中。
在供应链管理中，循环神经网络可以预测销售量、配送模式等。
在物流配送中，循环神经网络可以通过模拟各种不同的物流环境，提高物流配送效率和质量。
在车辆调度系统中，循环神经网络可以提高配送效率，减少货物拥堵和运输时间。
6. 结论循环神经网络在物流配送中的应用已经取得了很大的进展。
可以通过循环神经网络的物流配送仿真优化算法，找到最优的物流配送策略，提高物流配送效率和质量。
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演示二： 分离含苯44 ％ wt甲苯混和物，常压泡点进料
。进料量5000kg/h，塔顶苯收率98%，纯度不小于98%
。进料流量不变，甲苯组成由10%~60%，求回流量变
化。
分析：
1）设计规定、灵敏度分析、计算器同时应用。
2）灵敏度中改变C6流量（500~3000），计算器中求C7 流量，利用设计规定达到设计要求。
S4 Vapor -10.000 10. 000 555.904 0.013 0.866 0.069 0.051 0.001
S5 Liqui d -10.000 10. 000 67. 480 0.000 0.240 0.185 0.520 0.055
第 35 页
2)选择适当的设计变量
一个功能强大的流程模拟系统，其单元模块都有超过
S5
计算顺序必须包括所有的流程单元
R1
计算顺序无须和主流程顺序相同，给定不同物流的初始 假设值可选择不同的计算顺序，有时候可加速计算的收 敛速度
第 15 页
S9
U7
S10
S1
U1
S2
U2
S3
U3
S4
U4
S6
U5
S7
U6
S8
S5 R1
Recycle Sream Guessed
Calculation Sequence
交叉循环回路(Interconnected Loop)
R1 S8 S4 S5 S6 S7
S1
U1
S2
U2
S3
U3
U4
U5
U6
U7
S9 R2
第 13 页
（二）计算顺序
序贯模块法
联立方程法 联立模块法
在大多数过程模拟软件中(包括ASPEN、ProII)， 某一时间只计算(模拟)一个单元(采用序贯模块法 )，单元和物流计算的先后次序称为计算顺序。 计算的顺序是自动按照模拟流程的信息流的顺序 进行计算的,而信息流取决于化工过程的规定。通 常，过程原料物流的变量是指定的,信息流与物料 流平行。
ASPEN PLUS 与化工过程模拟
第八讲 带循环物流的流程模拟收敛技巧
8.1设计规定（Design Specification）
设计规定就是变化（调节）变量X，使得某一参数或变量
Y达到一个设定值。
特点： • • 成对出现 模块或流程收敛后再加
•
•
如不收敛，首先检查X上下界
不是任意参数都能做X
第 2 页
特点： • • 不一定成对出现x-y1,y2,y3,... 模块或流程收敛后再加
•
•
如不收敛，首先检查X上下界
不是任意参数都能做X
第 6 页
演示一： 分离含苯44 ％ wt甲苯混和物，常压泡点进
料。进料量5000kg/h，塔顶苯收率98%，纯度不小于
98%。
– 采用回流量4000kg/h
– 理论板数取19
确定进料位置？
例2-3.exe
练习一：进料流量由5000变化到10000，塔内液泛因子 、压降的变化。Y:PR-FLD-FAC,PR-DPSEC
第 7 页
8.3计算器（Calculator） 根据变量X的变化，按照一定的规则为变量Y赋值。 常用在物料补充、损耗。
特点：
• 作为一个模块，需要给定计算顺序
第 21 页
进料：H2IN、BZIN如下
第 22 页
模块参数如下： FEED-MEX:T-300F,P-330PSI REACT:计量反应器（stoichiometry）P-(-15PSI),T-400F 反应：3H2+BENZENE->C6H12-1 转化率：苯0.998 HP-SEP:T-120F,P-(-5PSI) VFLOW:
S1 Mixed 25. 000 16. 000 100.000 0.002 0.320 0.160 0.460 0.058
S2 Vapor 20. 000 16. 000 623.385 0.011 0.798 0.081 0.102 0.007
S3 Liqui d 20. 000 16. 000 19. 660 0.000 0.231 0.141 0.522 0.106
第 10 页
第 11 页
8.4计算顺序与循环流
（一）化工流程中的循环回路
大多数化工流程模拟都存在循环回路， 存在两种循环： 组分循环（循环质量和能量） 热量循环（仅仅循环能量）
Purge Compositional Recycle
Product
Feed
Thermal Recycle
第 12 页
U1，(U2，U3，U4，U5)，U6 U1，(U3，U4，U5 ，U2)，U6 U1，(U4，U5 ，U2，U3)，U6 U1，(U5 ，U2，U3，U4)，U6 第 16 页
R1
S3 S4 S6
切断物流与计算顺序的关系
在默认状态下，ASPEN总是取切断物流数 为最小时的计算顺序 最小切断物流数时的计算顺序并不一定是 最佳的计算顺序
过程尤其重要。
例：精馏塔塔顶气相出料V1
第 37 页
4)逐步扩大流程计算的范围
一般的化工过程流程复杂，单元操作众多，一次性完成计
算常有困难，可分割为单元模块较少的子流程进行计算，逐步推 进，有利于解决大型流程的模拟问题 5)有效地选择单元模块 应在流程模拟的各个阶段，用不同水平的模块，由简到繁来 模拟各个单元过程，以得到合理的决策变量的设定值，减少用严 格模型进行全流程计算的时间。
第 31 页
收敛演示三
分离异丙醇-水混合物，加入苯共沸精馏，组分，流程如下：热力 学方法为（UNIQUAC)。加入的苯量为进料一定。
第 32 页
进料：FEED
进料：MAKEUP
第 33 页
8.5 流程模拟计算的注意要点
1）物料流程的正确描述 对物料流程图中的单元设备能用合适的单元模块进行描述。
例1-2.exe
设计规定求流量 X:进水流量，Y水出口温度 Y只能选取模块中输入的参数（本例中，模块输入的是压力、热
负荷，但需要控制的是温度，因此，只能以出口物流温度为Y）
第 5 页
8.2灵敏度分析（Sensitivity）
灵敏度分析就是变化（调节）变量X，得到相应另一个参
数或变量Y的值，从而得到一条X-Y对应曲线。
2）输入计算顺序
第 24 页
增加设计规定，用VFLOW参数调节PURGE中H2浓度0.76 缺省：
将inside--》Outside:
第 25 页
自己定义计算顺序： 1）增加收敛模块 2）增加设计规定收敛模块 3）定义计算顺序
第 26 页
收敛演示二
分离乙腈-甲苯混合物，加入二甲苯精馏，组分，流程如下：热力 学方法为（NRTL-RK)
•
•
常常用在有循环物流情况，帮助收敛
补充或损耗、限制某参数
第 8 页
演示一： 100kg/hC4进一个闪蒸罐之前，需要与C3按
2:1的重量比混合，闪蒸后气相循环利用。闪蒸条件20C
，4.1atm，求需要补充C3的量。
练习一：若规定C4与C3的比例为3:2，求需要补充C3的
量。
例2-3.exe
第 9 页
LFLOW:
COLUMN:12块板，8板进料，压力200psi，冷凝器为分凝器，回流 比1.2（mole），调节塔底出料量初值99lbmol/hr,调节塔底出料量 使产品（PRODUCT）收率0.9999
第 23 页
缺省：断RXIN,收敛顺序（View-control panel)如下： 自定义：断H2RCY,CHRCY 步骤：1）增加收敛模块C-1，输入断裂流
进料位置2.5×5＝13块 需要两个设计规定（Spec） ，回流量－塔顶组成、采出量 －塔底组成。
第 3 页
二、流程中的设计规定 X、Y不在同一模块中
第 4 页
演示二、一股物料用循环水冷却，热负荷74352kcal/h，
循环水温度28℃~38℃，求循环水流量。
– 学习流程中spec的用法 – 循环水流量7000kg/h
第 19 页
循环回路的迭代方法
直接迭代 (连续置换法 ) 加速迭代 Wegstein收敛法 Broyden的拟-牛顿法 对于高度非线性系统，连续置换法和Wegstein法 可能失败或效率非常低，也可采用各种更复杂的 方法（包括牛顿－拉夫森法，主本征值法）
第 20 页
收敛演示一
苯加氢制环己烷，组分，热力学方法，流程如下
E-1 E-2
多 段 固 定 床 反 应 器
第 34 页
S4 S2
S1 S5 F1 F2
S3
Stream Name Stream Descri pt ion Phas e T emperature Pres sure Flowrat e Compos ion it HYDROGEN ET HYLENE PROPANE BUT ANE PENT ANE C ATM KG-MOL/ HR
第 17 页
（三）循环回路流程模拟的解决方法
为循环物流提供合适的初始值 选择合适的单元计算顺序 选择合适的加速收敛方法 组合单元，对它们同时求解
第 18 页Βιβλιοθήκη （四）化工流程模拟的迭代解法
非线性方程组：
f1 x1 , x2 , ，xn 0
f 2 x1 , x2 , ，xn 0 f n x1 , x2 , ，xn 0
自由度数目的设计变量种类可供选择。应根据过程特性