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一种新的免疫多目标优化算法及其在锅炉燃烧优化中的应用

摘要

锅炉燃烧优化的实质是在降低NOx排放的同时提高锅炉效率,因而是一个多目标优化问题。考虑到锅炉燃烧优化问题的特殊性,本文提出了一种新的基于免疫细胞亚群的多目标优化算法,算法中提出了耐受算子与受体编辑算子,并将亲和力值设定为邻域内细胞的个数,运行算法可以得到一组不超过设定规模的Pareto解。通过对某锅炉的仿真计算,结果表明本文提出的算法求解出的Pareto前沿具有较好的多样性。与经典的多目标优化算法相比,本文算法可以根据偏好设定,输出更多的满足决策者偏好的解,计算结果可为相关人员提供更好的参考。

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