多目标进化算法的污水处理过程优化控制

• 作者: 乔俊飞 杨壮 杨翠丽 顾锞
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 污水处理过程 智能优化控制 多目标遗传算法 能耗模型 出水水质
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 169-175
• 页数: 7页
• 字数: 7225字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2019.80408

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔俊飞	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	181	1883	22.0	31.0
2	杨翠丽	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	13	32	3.0	5.0
3	杨壮	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	3	1	1.0	1.0
4	顾锞	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	2	3	1.0	1.0