基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法技术

本发明专利技术公开了基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法，涉及铝电解技术领域。本发明专利技术技术通过引入“对称”的数学思想，构建出一种新颖的对称采样遗传机制，可以将亲代组合的遗传信息浓缩并对称的传递给子代，从而提升算法的遗传效能和解空间的随机性，最后，将MOSS分别在一系列基准函数和铝电解行业操作参数优化案例中进行验证，结果表明所提方法较其他主流方法在演化速度与优化性能方面均有显著的竞争优势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及铝电解，具体为基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法。

技术介绍

1、近年来，铝电解工艺过程(aluminum electrolysis process,aep)的高耗能、低效率问题日益凸显。

2、相较于传统优化技术，多目标进化算法(multi-objective evolutionaryalgorithms,moeas)通过对种群空间进行全局搜索，能够在多个冲突的目标问题之间建立平衡并找到一组最优解。

3、比较经典的算法有nsga-ii、moea/d、mopso、spea2等。然而，aep伴随着多个工艺参数的强耦合作用，并具备诸多非线性特性，这无疑给解决aep工艺参数的mops带来了巨大的挑战。

4、值得注意的是，尽管目前已有许多技术，如imqpso，pppfo在解决aep最优参数设计的mops上取得了显著的成果，但由于aep具有复杂的物化反应和多变的工况条件，导致工艺参数最优设计仍然面临严峻挑战，尚存在巨大的节能增效潜力等待挖掘；

5、然而，现有技术在设计aep多目标遗传机制时通常本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法，其特征在于：至少包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法，其特征在于：所述步骤4中MOSS算法的具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法，其特征在于：所述步骤D中的选择为选择亲代两个个体PGi和PGj；

4.根据权利要求3所述的基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法，其特征在于：所述步骤D中的交叉具体步骤如下：

5.根据权利要求4所述的基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法...

【技术特征摘要】

1.基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法，其特征在于：至少包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法，其特征在于：所述步骤4中moss算法的具体步骤如下：

3.根据权利要求2所述的基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法，其特征在于：所述步骤d中的选择为选择亲代两个个体pgi和pgj；

4.根据权利要求3所述的基于对称采样遗传的铝电解过程能耗工艺参数优化方法，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈稼，姚立忠，李太福，宗心，
申请(专利权)人：重庆科技大学，
类型：发明
国别省市：