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第一章绪论
第一节发展和可持续发展
1.1.1发展的概念
1.1.2可持续发展
第二节清洁生产
1.2.1环境污染的末端处理方法
1.2.2清洁生产的概念
1.2.3清洁生产的特点
1.2.4清洁生产是可持续发展的模式
1.2.5清洁生产的研究现状
第三节基于过程控制技术的清洁生产
1.3.1过程控制清洁生产技术的含义
1.3.2基于过程控制清洁生产面临的问题
1.3.3过程控制清洁生产研究现状
第四节本文研究主要内容和成果
第二章多目标优化及其在蒸煮过程清洁生产中的应用
第一节多目标优化的基本理论和方法
2.1.1 Pareto有效解，弱有效解和最优解
2.1.2多目标优化的线性加权法
2.1.3多目标模糊决策
2.1.4分层多目标优化
第二节多目标遗传算法
2.2.1遗传算法的发展与现状
2.2.2遗传算法的基本概念
2.2.3遗传算法设计与执行策略
2.2.4多目标优化的遗传算法
第三节多目标模糊决策在蒸煮过程清洁生产中的应用
2.3.1蒸煮过程的脱木素反应的卡伯值和有效碱浓度
2.3.2多目标模糊决策优化控制方法
2.3.3实例分析：连续蒸煮过程多目标模糊决策
第四节间歇蒸煮过程的分层多目标优化
2.4.1间歇蒸煮过程清洁生产的分层多目标优化数学模型
2.4.2间歇蒸煮过程的分层多目标优化方法
2.4.3优化结果
第五节连续蒸煮过程混合PARETO遗传算法
2.5.1混合Pareto GA
2.5.2.混合Pareto GA计算过程
2.5.3应用实例
2.5.4优化结果
第六节本章小结
第三章推断控制及其在蒸煮过程清洁生产中的应用
第一节蒸煮过程脱木素反应的控制
第二节蒸煮过程脱木素反应有效碱浓度在线软测量
3.2.1电导原理的浓度测量
3.2.2在线软测量系统
第三节推断控制系统设计
3.3.1推断控制系统的组成
3.3.2推断控制器设计
3.3.3模型误差对系统性能的影响
3.3.4输出可测条件下的推断控制
第四节连续蒸煮过程推断控制
3.4.1蒸煮过程的推断控制算法
3.4.2仿真结果
第五节本章小结
第四章制浆过程清洁生产的多智能体模型
第一节智能体的概念及模型
4.1.1智能体的概念
4.1.2智能体的BDI模型
第二节智能体的结构
4.2.1认知智能体结构
4.2.2反应智能体
4.2.3混合结构
第三节多智能体的通信和协调
4.3.1通信方式
4.3.2智能体通信语言KQML
4.3.3合同网
第四节面向多智能体的软件技术和开发工具
4.4.1智能体软件开发方法
4.4.2分布式对象构件技术CORBA
第五节制浆过程的清洁生产多智能模型
4.5.1制浆生产过程的清洁生产策略
4.5.2系统的结构说明
4.5.3实体Agent内部结构
4.5.4清洁生产多智能体系统之间的协调
第六节本章小结
第五章基于多智能体的分布式智能控制系统
第一节分布式智能控制系统
第二节智能体模∏演算型
5.2.1π演算
5.2.2π演算描述智能体的心智态度
5.2.3智能体的行为规范
5.2.4智能体界面
第三节面向智能体的程序设计
5.3.1 AGENT-0语言
5.3.2 AGENT-0解释器
5.3.3智能体开发工具
第四节基于多智能体技术的多目标优化的分布式算法
5.4.1 Agent设计
5.4.2多智能体系统(MAS)
5.4.3协调算法
5.4.4蒸煮过程多目标优化MAS的实现
5.4.5优化结果
第五节基于多智能体技术的多变量DMC研究
5.5.1多变量DMC递阶算法
5.5.2 Agent设计
5.5.3协调算法的π演算描述
5.5.4多变量DMC分布式智能体系统
5.5.5仿真结果
第六节本章小结
第六章总结与展望
参考文献
致谢
附录
