本文關鍵詞：改進的多目標混合整數(shù)優(yōu)化算法及其在蒸汽動力系統(tǒng)優(yōu)化中的應用

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【摘要】：為了提高多目標粒子群算法(MOPSO)的收斂性和多樣性,以及增加多目標粒子群算法的適用范圍,提出了一種ε約束處理混合三點隨機Gbest選擇多目標粒子群(ε-TMOPSO)算法。采用一種全新的三點隨機Gbest選擇機制,用粒子與檔案集中非支配解的歐氏距離最近、最遠以及處于中間位置的3個粒子構建一個備選池,然后隨機選擇一個粒子作為Gbest,提高算法的收斂性和多樣性;采用改進的帶松弛階段ε約束處理機制處理約束條件,在前期允許加入部分優(yōu)秀的不可行解,提高算法跳出局部最優(yōu)的能力;融入Sigmoid函數(shù)離散變量編碼處理機制,使算法能夠處理混合整數(shù)問題,增加算法的適用范圍。通過測試函數(shù)仿真,與EM-MOPSO、NSGA2以及SNSGA算法進行對比,結果表明本文算法在收斂性和分布性上有一定的優(yōu)勢。將該算法應用于乙烯裝置蒸汽動力系統(tǒng)優(yōu)化中取得了較好的效果,進一步證明了該算法的有效性。
【作者單位】： 華東理工大學化工過程先進控制和優(yōu)化技術教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 多目標粒子群 三點隨機Gbest選擇 ε約束處理 離散變量編碼 蒸汽動力系統(tǒng)
【基金】：國家自然科學基金(61403141;61573141) 上海市教育委員會和上海市教育發(fā)展基金會“曙光計劃”
【分類號】：TQ021.8;TP18
【正文快照】： 大多數(shù)的工業(yè)優(yōu)化問題,實際上都是多目標優(yōu)化問題,如蒸汽動力系統(tǒng)的優(yōu)化,在文獻[1]中就考慮了經(jīng)濟型指標和環(huán)境指標。這些優(yōu)化模型一般存在表示設備開停的離散變量,并且工業(yè)過程必然存在各種約束條件,這類問題實際上就是帶約束的多目標混整問題(CMOMI)。近年來,國內外學者對多

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本文編號：846261