[发明专利]基于决策者偏好信息的铝电解节能减排优化方法

权利要求书

1.一种基于决策者偏好信息的铝电解节能减排优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：选择对电流效率、槽电压以及全氟化物排放量有影响的控制参数构成决策变量X＝[x₁,x₂,···,x_M]，M为所选控制参数的个数；

S2：选定铝电解工业现场，采集N组决策变量X₁,X₂,···,X_N及其对应的电流效率y₁,y₂,···,y_N，槽电压z₁,z₂,···,z_N，以及全氟化物排放量s₁,s₂,···,s_N和吨铝能耗c₁,c₂,···,c_N为数据样本，以每一组决策变量X_i作为输入，分别以对应的电流效率y_i、槽电压z_i以及全氟化物排放量s_i和吨铝能耗c_i作为输出，利用递归神经网络对样本进行训练、检验，建立四个铝电解槽生产过程模型；

S3：利用基于R支配的偏好多目标量子粒子群算法，结合MQPSO算法，形成R-PMQPSO算法，根据决策者预先设定的期望值作为参考点，建立基于R支配的严格偏序关系，对步骤S2所得的四个生产过程模型进行优化，得到一组最满足决策者期望的决策变量X_best及其对应的电流效率y_best、槽电压z_best以及全氟化物排放量s_best和吨铝能耗c_best；

所述R-PMQPSO算法包括以下步骤：

S31：根据R支配的偏好关系，评价每个粒子的适应度，并根据优劣对个体最优值和全局最优值进行替换；

S32：更新种群；

步骤S31包括以下步骤：

S311：初始化系统参数，包括种群规模R，最大迭代次数T，随机生成n个粒子x₁,x₂,···,x_n，令外部存档集Q为空；

S312：决策者设定偏好目标参考点r(y_p,z_p,s_p,c_p)，所述偏好目标参考点包括电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗四个目标的期望值；

S313：对于每一个个体x，计算其适应度及其与参考点的距离：

其中，f_j(x)是个体x在第j目标上的适应度值，ω_j是第j个目标的权重，是第j个目标值的上界，是第j个目标值的下界；

S314：判断任意两个个体x_i与x_k之间的优劣关系，若x_iPareto支配x_k，即则认为x_i优于x_k；若x_kPareto支配x_i，即x_k＜x_i，则认为x_k优于x_i；若两者之间无Pareto支配关系，则计算其偏好比较指标D(x_i,x_k,r)：

若D(x_i,x_k,r)＜-δ，则认为x_i R支配x_k，即x_i优于x_k；若0≥D(x_i,x_k,r)≥-δ，则认为x_i与x_k相互之间非R支配，即，两者可视作等价，无优劣之分，其中δ∈[0,1]，是预先设定的阈值；

S315：确定每个粒子的个体历史最优位置pbest_i，在系统初始化时，个体历史最优位置设为该粒子的初始位置x_i；在下一次迭代后，基于S314提出的R支配关系，对粒子的新位置x_i与pbest_i进行优劣比较，优秀者保存为pbest_i；

S316：更新外部存档集Q，对种群中相互之间非R支配的粒子加入存档集Q，删除被支配的粒子；

S317：利用拥挤机制和禁忌算法在外部存档集Q中随机选择一个粒子作为全局最优位置；

S4：按照步骤S3所得的最优决策变量X_best中的控制参数来控制步骤S2中所选定的铝电解工业现场，使其达到节能减排降耗的目的。