1、啤酒生產是我國的一個傳統(tǒng)產業(yè)，隨著國民經濟的發(fā)展和人民生活質量的改善，我國啤酒工業(yè)得到空前的發(fā)展，為國民經濟建設發(fā)揮了非常重要的作用。盡管如此，由于啤酒企業(yè)競爭的日益激烈和市場的逐漸開放，對啤酒生產過程的控制和優(yōu)化研究更顯得具有重大的現(xiàn)實意義。但是，啤酒生產過程是一個復雜的工業(yè)系統(tǒng)，雖然傳統(tǒng)控制與優(yōu)化理論比較成熟，但在復雜工業(yè)系統(tǒng)中的應用還存在局限性。隨著智能方法的發(fā)展，出現(xiàn)了許多獨立于問題的智能算法，如蟻群算法，遺傳算法，專家系統(tǒng)等等

2、，適合于復雜工業(yè)系統(tǒng)中控制與優(yōu)化問題，為解決復雜問題提供了新的思路和方法。 本文以啤酒生產過程為工程背景，從智能優(yōu)化算法到對啤酒原料配方優(yōu)化設計、啤酒生產調度優(yōu)化問題進行了研究，還對啤酒生產過程的綜合自動化及其應用技術進行了研究。 論文的主要工作和創(chuàng)新點如下： (1)針對現(xiàn)有蟻群算法在優(yōu)化迭代過程中存在的不足，受人類社會活動某些特征的啟發(fā)，提出了兩種改進算子，分別是仿效人類創(chuàng)新思維的好奇因子和效仿人類社會稅收功效

3、的征稅算子。兩種改進算子修正了蟻群算法中選擇策略與信息素更新規(guī)則。另外，本文還對改進算子的參數設置以及收斂性問題進行研究討論。大量仿真結果表明，添加改進算子的蟻群優(yōu)化算法非常有效，兩者能有效地提高蟻群算法全局優(yōu)化能力，并且對以往改進的蟻群算法普遍有效。另外，兩種改進算子也被應用于后續(xù)的應用研究中，同樣表現(xiàn)出了優(yōu)異的全局優(yōu)化能力。 (2)建立了啤酒風味與原料組分的關系模型，研究啤酒原料配方優(yōu)化設計方法，并在此基礎上提出了一種適合連

4、續(xù)域優(yōu)化的變尺度蟻群算法。目前啤酒企業(yè)生產配方仍然依靠人工經驗結合試驗的方法來確定，具有一定的盲目性，各種指標參數很難令人滿意。因此論文開展了對啤酒配方智能優(yōu)化設計方法的研究，首次對啤酒風味指標進行量化研究，利用模糊綜合評判和神經網絡方法建立原料組分與啤酒風味之間的關系模型。另外，原料配方優(yōu)化屬于連續(xù)域優(yōu)化問題，為了提高蟻群算法求解此類連續(xù)域優(yōu)化問題的能力，本文提出了一種變尺度蟻群算法，并將改進蟻群算法成功應用于啤酒原料配方設計中。研究

5、結果表明，啤酒原料配方蟻群優(yōu)化設計方法的設計效率明顯優(yōu)于傳統(tǒng)配方設計方法，具有良好的工業(yè)應用價值。此外，與傳統(tǒng)蟻群算法相比，改進蟻群算法能有效地降低計算量，縮短計算時間，更適合于解決連續(xù)域優(yōu)化問題。 (3)分析啤酒生產工藝和生產流程，建立了啤酒企業(yè)的生產調度模型，并應用蟻群算法進行了啤酒生產優(yōu)化調度研究。由于啤酒生產半連續(xù)的特點以及迅速響應市場變化的需求，使得啤酒全部生產活動和經濟效益極大地依賴于生產計劃和調度。于是，本文研究了啤酒生產

6、過程中的調度問題。為了降低問題的規(guī)模與復雜性，考慮到啤酒生產過程和工藝特點，本文將啤酒生產調度劃分為生產計劃和生產調度兩部分并單獨進行機理建模，分別建立了適合于中長期的生產計劃數學規(guī)劃模型以及適合短期的生產調度數學規(guī)劃模型。然后，應用蟻群優(yōu)化算法求解此類生產優(yōu)化調度問題。仿真結果表明，蟻群算法能優(yōu)于遺傳算法等其它智能算法獲得更佳的解決方案，而且提出的啤酒生產優(yōu)化調度方法能夠很好保證生產庫存穩(wěn)定，減少市場波動給企業(yè)帶來的負面影響。