一种新的免疫多目标优化算法及其在锅炉燃烧优化中的应用

• 作者: 周霞 李益国 沈剑贤 沈炯
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 燃烧优化 多目标优化 免疫细胞亚群
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 563-568
• 分类号: TK227.1
• 字数: 618字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2010.04.013

摘要

为了综合考虑锅炉燃烧优化问题中锅炉效率与NOx排放2个目标,提出了一种新的基于免疫细胞亚群的多目标优化算法ICSMOA.算法定义了亚群划分算子与免疫耐受算子,亚群划分可以很方便地表达偏好,免疫耐受则能保证解的分布性.ICSMOA的运行结果为一组Pareto最优解,而传统的加权法的运行结果为一个不能判断Pareto占优与否的解.与多次运行加权法获得的结果相比,所提算法的运行结果优于加权法.另外,运行ICS-MOA所获得的Pareto前沿不同于经典的多目标优化算法,它可以输出更多的满足决策者偏好的解,从而更适合于工业应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈剑贤	东南大学能源与环境学院	9	66	4.0	8.0
2	李益国	东南大学能源与环境学院	75	1006	18.0	28.0
3	沈炯	东南大学能源与环境学院	106	1994	24.0	42.0
4	周霞	东南大学能源与环境学院	8	27	2.0	5.0