改进多目标粒子群优化算法在间歇蒸煮过程中的应用

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对间歇蒸煮过程进行了分析建模,分别建立了纸浆质量、污染指标和制浆成本三个数学模型,从而构成多目标优化问题。在典型的多目标优化算法NSGA-Ⅱ的基础上,采用粒子群算法的消息传递机制来进行求解,新算法在全局极值的选择上借鉴了分布估计算法的概率抽样思想来产生新的gbest。最后就该算法进行了仿真计算并和实际参数进行了对比,说明实际生产在能耗和污染两项指标上确实存在改进的余地。
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