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杨壮 (杨壮.) | 杨翠丽 (杨翠丽.) | 顾锞 (顾锞.) (Scholars:顾锞) | 乔俊飞 (乔俊飞.) (Scholars:乔俊飞)

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CQVIP CSCD

Abstract:

污水处理过程中,能耗与出水水质是两个相互矛盾的评价指标.为了找出这两个目标的最优解,本文在基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的基础上进行改进,期望用更少的进化次数得到分布均匀的近似帕累托前沿.针对MOEA/D算法每一次产生的新解,本文中改进的算法从所有子问题中找到最合适新解的子问题,并在其邻域范围内进行种群的更替,在原本子问题的基础上进行二次寻优,提高子代利用率,进而用更少的迭代次数找到优化问题中的近似帕累前沿.实验证明,该算法明显减少了找到帕累托前沿的步数,使得MOEA/D算法的性能明显提升,在污水处理过程优化问题中达到了优化目标的作用.

Keyword:

多目标遗传算法 智能优化控制 污水处理过程 能耗模型 出水水质

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  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

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Source :

控制理论与应用

Year: 2020

Issue: 01

Volume: 37

Page: 169-175

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