引入生物免疫系统的机理和约束控制的概念，本文提出了一种能够动态多目标多模态约束优化的免疫优化方法。这种方法主要由环境检测，群体初始化和免疫进化三个模块构成。一个模块是受到免疫监视的机理的启发而获得，其有效检测环境是否发生变化和确定环境的类型；第二个模块依据检测结果产生初始群体；第三个模块不同方向进化两个子群。实验结果表明该方法能有效发现各个环境的一系列帕累托面。
2021-03-01 19:07:07
128KB
1
提出改进非劣分类遗传算法NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用, 优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。首先, 采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型, 同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证, 结果表明, BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上, 采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化, 针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想、易早熟收敛的问题, 在拥挤算子及交叉算子上进行了相应改进。优化结果表明, 改进NSGA-Ⅱ方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优、得到理想的Pareto解, 是对锅炉燃烧进行多目标优化的有效工具, 同改进前的NSGA-Ⅱ优化结果比较, 其Pareto优化结果集分布更好、解的质量更优。
2021-02-25 22:44:56
1.13MB
1