改进NSGA-Ⅱ算法优化燃煤锅炉多目标燃烧

本文探讨了改进的NSGA-Ⅱ算法在燃煤锅炉多目标优化中的应用，发表于2013年的学术论文中。NSGA-Ⅱ是一种经典的多目标遗传算法，主要用于解决复杂问题中的多个优化目标。在锅炉燃烧优化这一具体场景下，目标是通过最小化热损失和NOx排放来提高能源效率并减少环境污染。 研究首先通过BP（Back Propagation，反向传播）神经网络技术构建了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和热损失模型。BP神经网络是一种强大的机器学习工具，通过大量锅炉热态实验数据进行训练和验证，结果显示该模型能够准确预测锅炉的排放特性和热效率，为优化过程提供了关键的数据支持。 在这些模型的基础上，作者针对NSGA-Ⅱ算法在实际应用中遇到的问题，如Pareto解集分布不均匀和容易过早收敛，对拥挤算子和交叉算子进行了改进。拥挤算子的改进旨在提高解的多样性，防止过早陷入局部最优，而交叉算子的调整则有助于算法更好地探索解空间。 经过改进的NSGA-Ⅱ算法与BP神经网络相结合，成功实现了锅炉燃烧的多目标寻优，得到了更理想的Pareto解集。这表明，改进后的NSGA-Ⅱ方法不仅提升了优化效果，而且能够提供更加均衡且高质量的解决方案，对于锅炉燃烧的多目标优化具有实际应用价值。相比于未改进的NSGA-Ⅱ，优化结果在Pareto解集中分布更加均匀，解的质量得到了显著提升。 总结来说，这项研究通过实证展示了如何利用先进的机器学习技术和优化算法改进锅炉燃烧控制策略，为锅炉设计和运行提供了科学的决策支持，具有重要的工程技术意义。同时，这也为其他领域的多目标优化问题提供了有益的借鉴和参考。