文献类型：期刊文章

作　　者：杨壮[1] 杨翠丽[1] 顾锞[1] 乔俊飞[1]

YANG Zhuang;YANG Cui-li;GU Ke;QIAO Jun-fei(Faculty of Information Technology,Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China)

机构地区：[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

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金项目(61533002,61603012);北京市教委项目(KM201710005025);北京市博士后工作经费项目(2017ZZ–028)资助~~

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：1

起止页码：169-175

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

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.

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  

分 类 号：X703]