郭俊, 桂卫华, 阳春华

(中南大学 信息科学与工程学院，湖南 长沙，410083)

铝电解是一个复杂的工业生产过程，其多个工艺参数难以同步达到最优，这给铝电解生产的自动化控制带来一定的困难和阻碍[1-4]。目前，国内外的大部分研究是进行单目标的分析，很少用系统优化方法对铝电解过程的工艺进行多目标(如电流效率、单位能耗等)优化研究，即保证铝电解槽电流效率处于最佳的状况下，其单位能耗最低。这是铝电解企业亟待解决的重要课题[5-6]。进化算法在求解多目标问题(MOP)时有许多突出优点，近年用进化算法求解 MOP得到了广泛的关注和重视[7-9]。差分进化(Differential evolution, DE)算法是由Rainer Storn和Kenneth Price共同提出的一种采用浮点矢量编码在连续空间中进行随机搜索的优化算法[10]，在许多复杂优化问题中得到广泛应用。已有研究将DE的功能拓宽，用于多目标优化。Abbass等[11]提出了求解MOP的Pareto前沿DE算法；Babu等[12]结合罚函数法和权值系数法提出了一种求解MOP的DE算法；Parsopoulos等[13]提出了一种用于求解MOP的矢量评估DE算法。然而，这些算法都没有考虑如何保持Pareto最优解的多样性问题，容易过早收敛。在此，本文作者综合考虑DE算法与粒子群算法的优势，将两者结合提高算法的搜索效率；同时，在混合算法中引入多种群进化策略，提高种群的多样性以避免算法陷入局部最优，构建改进的混合差分进化算法(Improved hybrid differential evolution algorithm,IHDEA)。在保证物料平衡与能量平衡的基础上建立以单位能耗最小和电流效率最高为目标的多目标优化模型，并应用IHDEA进行求解。……