基于多目标量子遗传的高磁纳米节能控制方法及相关装置制造方法及图纸

基于多目标量子遗传的高磁纳米节能控制方法及相关装置，包括：建立多目标优化问题模型；基于多目标优化问题模型，对父代种群个体初始化，测量出种群每个个体的目标函数，并计算虚拟适应度；生成子代种群，并测出该种群个体的目标函数和虚拟适应度，将父代与子代合并，并采用精英保留策略，获得新种群；将新种群与存档合并，并采用精英保留策略，获得外部存档；对新种群执行快速非支配排序，获取个体Pareto等级，计算相同等级的拥挤距离，进而获得新种群，开始迭代；迭代完成输出外部存档内的Pareto最优解集。该方法简单方便，优化性能好，计算量小，不需要耗费很多时间，以较少的时间成本实现更好的节能减排效果。间成本实现更好的节能减排效果。间成本实现更好的节能减排效果。

【技术实现步骤摘要】
基于多目标量子遗传的高磁纳米节能控制方法及相关装置


[0001]本专利技术属于工控
，具体涉及基于多目标量子遗传的高磁纳米节能控制方法及相关装置。

技术介绍

[0002]近年来，我国城镇燃气、工业燃气消耗总量巨大，增长的趋势明显，碳减排和碳交易活动将日趋频繁。但是目前的燃气锅炉存在燃烧效率不高、污染物排放量大、热能利用率不高等问题。国内外研究机构及学者对磁处理在燃烧方面(燃油、燃煤)的应用进行大量实验研究，取得理想的节能降耗的社会和经济效益，一般节油效率在1％～8％。这为燃气节能减排提供了一条新思路。
[0003]现有的多目标优化算法一是基于Pareto支配的多目标进化算法，该算法的思路是利用基于Pareto的适应度支配策略，从当前进化群体中找出所有非支配个体。该类个体往往性能优异，带给算法性能的提升，但在处理一些复杂的问题时，会出现一些效率下降、解的分布不均的情况。二是基于分解的多目标进化算法，它是将一个多元的研究对象拆解为多个问题对象来进行优化，这样个体就不会再被不同的冲突目标所混淆，而是被相应的目标规划搜索不同的区域所要求。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
为个体i在相同Pareto等级的左右相邻个体。7.根据权利要求1所述的基于多目标量子遗传的高磁纳米节能控制方法，其特征在于，迭代过程：生成子代种群Q
gen
将父代和子代种群合并为种群I
gen
对种群I
gen
执行快速非支配排序，获取个体Pareto等级计算相同等级的拥挤距离依据I
gen
个体Pareto级别与拥挤距离获得新种群P
gen+1
将外部存档A
gen
与新种群合并为种群Z
gen
对种群Z
gen
执行快速非支配排序，获取个体Pareto等级选取Pareto等级为1的种群Z
gen
个体更新外部存档A
gen+1
。8.基于多目标量子遗传的高磁纳米节能控制系统，其特征在于，包括模型建立模块，用于获取高磁纳米节能控制的优化变量，以碳排放量和经济效益为目标，建...

【专利技术属性】
技术研发人员：王飚，赵微微，何永强，李峰，田堃，王富涛，
申请(专利权)人：广东中发恒翰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：