铝电解多目标优化：改进差分进化算法与粒子群优化的结合应用

"这篇论文是2012年发表在《中南大学学报(自然科学版)》第43卷第1期上，由郭俊、桂卫华和阳春华共同撰写的，主题涉及利用改进的差分进化算法解决铝电解过程中的多目标优化问题。" 正文: 在优化领域，多目标优化问题是一项复杂而重要的任务，特别是在工业工程中，如铝电解工艺。传统的优化算法往往难以处理多目标问题，因为它们倾向于找到单个最优解，而忽视了可能存在的多个平衡点（Pareto最优解）。本文提出的改进差分进化算法（DE）旨在克服这一难题。 差分进化算法是一种全局优化方法，以其简单且高效的特点在解决复杂优化问题中表现出色。然而，其在收敛速度和维持种群多样性方面存在不足。为了改善这些问题，论文作者将DE与粒子群优化算法（PSO）相结合。PSO以其群体智能特性，能有效探索搜索空间，从而加快了DE的收敛速度。同时，引入了多种群进化策略，以保持Pareto前沿的多样性，确保找到更广泛的非劣解。 铝电解过程是一个涉及多个相互冲突目标的系统，例如电流效率、能耗和生产成本等。作者基于电解的机理和工艺，构建了一个多目标优化模型。这个模型考虑了实际工艺条件下的各种因素，以实现对铝电解过程的全面优化。 通过模拟实验，当电流效率为92%时，应用改进算法得到的直流功耗为14.03 MW?h/t，相比非支配排序遗传算法第二代（NSGA-II）减少了1.45%，与原始DE相比减少了1.75%。这显著地证明了改进算法在提高进化算法性能方面的有效性。 该研究为解决铝电解的多目标优化提供了创新的解决方案，改进的DE算法不仅提高了收敛速度，还增强了算法寻找多样化Pareto最优解的能力。这一工作对于提升铝电解过程的能效和经济效益具有实际意义，并为其他类似复杂系统的优化提供了参考。论文的贡献在于将两种不同的优化算法融合，并结合实际工艺，成功应用于实际工程问题中，展示了理论研究与实际应用的紧密联系。