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  對本文的工作進行系統總結，并進一步探討二氯乙烷裂解爐建模以及優化方面今后的發展方向。在科學研究和工程實踐中，很多具體的問題都可以歸結為一個優化問題，而優化算法則是以數學知識為基礎，用于求解這些優化問題的技術和方法。作為一個重要的研究方向，優化算法的研究延伸到很多的領域，如自動控制、生產調度、石油化工、機械工程等。因此，行之有效的優化方法是諸多領域研究者們的重視和關注的焦點。隨著市場競爭的日益激烈，在考慮許多現實的優化命題時，利用傳統的單一目標描述實際問題已經不能滿足實際的需求，往往需要將這些優化問題分解成多個優化目標對待。而，這些優化目標往往不是孤立存在的，而是彼此之間存在著制約制約關系。一個目標的優化很通常會是以犧牲另外目標的優化性能為代價，難以同時實現多個優化目標均達到最優的結果。因此，研究一種優越的多目標優化方法，盡可能逼近多目標優化命題的極限優化解，顯得非常有必要的。而隨著科技的進步，時代的發展以及全球經濟競爭的加強，研究對象的規模越來越大，系統的非線性程度越來越嚴重，約束條件也越來越多，這給多目標優化算法的研究提出了更多更高的要求，帶來了更大的挑戰。隨著計算機技術以及仿生技術的不斷發展，利用智能算法求解實際的優化問題逐漸進入人們的視野，目前也成為優化解決方案中的主流機制。而進化算法，作為智能算法的一大類，是一種受自然界生物進化機制啟發而發展起來的啟發式搜索和優化算法。目前，用進化算法求解多目標優化問題得到了廣泛的應用。而，差分進化算法作為進化算法的重要組成部分，是一種較為新穎的進化計算方法。由于差分進化算法，結構簡單明了，控制參數較少、算法魯棒性較強等諸多特點，利用差分進化算法解決實際的優化問題(包括多目標優化問題)己然成為該領域內的研究熱點。yunshisz.com