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Graph modeling and optimization in process systems engineering
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AI
DOI：10.1016/j.compchemeng.2026.109761.png)
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摘要
En 中文
图结构为数学表示实体及其关系提供了一种自然语言，并广泛应用于过程系统工程（PSE）。特别是在PSE中，许多问题由相互连接的子结构组成，例如从分子和流程图到供应链和优化模型。在这些场景中，图表示可以揭示潜在的问题结构，如稀疏性、模块性、连通性和可分性。此外，图算法和机器学习可用于在这些应用中进行预测和决策支持。本综述回顾了PSE中的图建模与优化，包括方法和应用，特别强调其与现代基于图的机器学习的交叉点。最后，我们识别了贯穿各领域的主题以及若干开放性挑战和未来方向。
Keyword:
Graph neural networks
Molecular design
Process optimization
Graph decomposition
Geometric machine learning
