控制理论与应用

作者：杨壮,杨翠丽,顾锞,乔俊飞

单位：北京工业大学信息学部,北京工业大学信息学部,北京工业大学信息学部,北京工业大学信息学部

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；

基金：国家自然科学基金

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（multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition, 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。

来源：2020年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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