篦冷机参数优化：基于改进NSGA-II的多目标遗传算法

篦冷机是水泥生产线上关键的设备之一，其主要任务是对熟料进行冷却，同时提高热能的回收效率。为了优化篦冷机的控制参数，提高其换热效率，研究者们通常会采用多目标优化方法。本文针对这一问题，选择了传热和粘性耗散引起的修正熵产数作为目标函数，通过遗传算法来寻找最优解决方案。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种受到生物进化启发的全局优化方法，非支配排序精英遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）是其中的一个经典版本，它在多目标优化问题中表现出色。NSGA-II通过非支配排序和精英保留策略保持种群多样性，以找到接近帕累托前沿的解集。 然而，NSGA-II在处理某些复杂优化问题时可能会出现种群多样性下降和局部搜索能力不足的问题。为了解决这些问题，文章提出了对NSGA-II的部分改进。改进包括采用多种群、多交叉算子的操作模式，这意味着算法会运行多个子种群，并且每个子种群可能具有不同的交叉和变异策略。此外，根据子种群对最优解集的贡献量动态调整子种群的规模，这种自适应调整可以更好地维持种群多样性，防止早熟收敛。 另一方面，为了增强算法的局部搜索能力，引入了局部搜索算法。这使得算法能够在找到全局最优解的同时，也能深入到局部区域，寻找潜在的优秀解。通过这种方式，优化后的算法能够在保持全局搜索性能的同时，增强对局部最优解的探索，提高了优化效率。 为了验证改进算法的有效性，作者将其应用于标准的多目标优化问题，并与传统的NSGA-II进行了对比。结果显示，改进后的算法在保持解集多样性的同时，能够更有效地找到篦冷机参数的最优解。然后，根据熵产数的最优解集，确定了使冷却风机功率最小化的最优控制方案。这个方案被实际生产线的数据验证，证实了优化结果的优越性和实用性。 本文通过改进非支配排序精英遗传算法，提升了篦冷机参数优化的效果，对于提高水泥生产线的能源效率和降低运营成本具有重要意义。这种方法不仅适用于篦冷机的优化，也可以推广到其他需要多目标优化的工程问题中，具有广泛的借鉴价值。