对本文的工作进行系统总结，并进一步探讨二氯乙烷裂解炉建模以及优化方面今后的发展方向。在科学研究和工程实践中，很多具体的问题都可以归结为一个优化问题，而优化算法则是以数学知识为基础，用于求解这些优化问题的技术和方法。作为一个重要的研究方向，优化算法的研究延伸到很多的领域，如自动控制、生产调度、石油化工、机械工程等。因此，行之有效的优化方法是诸多领域研究者们的重视和关注的焦点。随着市场竞争的日益激烈，在考虑许多现实的优化命题时，利用传统的单一目标描述实际问题已经不能满足实际的需求，往往需要将这些优化问题分解成多个优化目标对待。而，这些优化目标往往不是孤立存在的，而是彼此之间存在着制约制约关系。一个目标的优化很通常会是以牺牲另外目标的优化性能为代价，难以同时实现多个优化目标均达到最优的结果。因此，研究一种优越的多目标优化方法，尽可能逼近多目标优化命题的极限优化解，显得非常有必要的。而随着科技的进步，时代的发展以及全球经济竞争的加强，研究对象的规模越来越大，系统的非线性程度越来越严重，约束条件也越来越多，这给多目标优化算法的研究提出了更多更高的要求，带来了更大的挑战。随着计算机技术以及仿生技术的不断发展，利用智能算法求解实际的优化问题逐渐进入人们的视野，目前也成为优化解决方案中的主流机制。而进化算法，作为智能算法的一大类，是一种受自然界生物进化机制启发而发展起来的启发式搜索和优化算法。目前，用进化算法求解多目标优化问题得到了广泛的应用。而，差分进化算法作为进化算法的重要组成部分，是一种较为新颖的进化计算方法。由于差分进化算法，结构简单明了，控制参数较少、算法鲁棒性较强等诸多特点，利用差分进化算法解决实际的优化问题(包括多目标优化问题)己然成为该领域内的研究热点。www.anhuanchem.com