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多目标遗传算法及其在电解铜过程中的应用

张清知  
【摘要】:在铜电解过程中,由于各种慢扰动因素的影响,会使整个生产过程偏离最优点。铜电解液的稳态优化就是在这种情况下寻找合适的操作参数来维持电解过程的最优工况。本文对多目标遗传算法在铜电解过程中的应用进行了研究。 在众多典型的多目标优化算法当中,其中非支配排序遗传算法NSGA_Ⅱ是一种比较有代表性的方法,该方法具有较好的收敛性并且运算效率高。本文对NSGA_Ⅱ进行了仔细的分析与研究,针对其在解决高维问题时表现不佳以及存在的非劣分层耗费时间过长的问题,提出了相应的改进策略。通过引入新的拥挤距算子,来改善解的多样性;对于分层耗费时间过长的现象,使用交互式非劣分层的方式以节省运算时间。仿真测试表明改进的方法与NSGA_Ⅱ相比具有较好的分布性及较短的运算时间,使得算法在求解多目标优化问题时的性能得到了很大的改善。 本文以电解铜优质和节能为目的,对铜电解的生产机理,电解液成分的影响因素以及电耗的影响因素进行了详细的分析,建立多目标优化函数。根据江铜电解材料和工艺要求,得到优化的约束条件,最后获得一个多目标优化模型。将改进的NSGA_Ⅱ算法应用于此优化模型中,得到Pareto解集,使用改进的理想点法在此Pareto解集中选取合适的操作参数,使得系统逐步向最优工况逼近。


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