范 倩, 龙 伟, 姚立忠, 李炎炎

(1.四川大学机械工程学院, 成都 610065; 2. 重庆科技学院电气工程学院, 重庆 401331)

1 引 言

大型铝电解生产过程能耗巨大并且电流效率并不理想[1]. 铝电解槽内部包含大量复杂的内部物理化学反应和不可预知的外部干扰, 且大多数槽内参数难以检测和及时调整, 故铝电解决策参数优化是一个多参数、高度非线性且机理模糊的复杂优化问题[2-3]. 在保证铝电解槽平稳运行基础下, 考虑如何提高电流效率和降低直流能耗已成为各大工厂的生产目标. 其难点在于选择适应的优化算法来准确、高效地求解铝电解制造系统工艺模型进而获得工艺决策. 目前, 一些经典优化算法已被用于求解铝电解制造过程中的多目标优化问题. 如：文献[4]融合比例加权系数法和简约梯度法, 文献[5]提出引入拥挤距离排序的多目标细菌觅食算法, 文献[6]提出基于差分进化思想的PSO算法, 以吨铝直流能耗和电流效应作为优化目标求解铝电解制造系统的决策参数. 但上述算法自适应性不足, 选择精英个体的压力过大易导致解集陷入早熟或失衡. 非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ,multi-objective optimization algorithm)因其解的分布更均匀, 结构易于理解而被视作多目标优化的核心算法之一[7-8]. 但基本NSGA-Ⅱ在解决高维复杂非线性优化问题时仍存在选择压力大, 交叉和变异算子设计的随机性易让优秀解集被破坏等问题. 江岳春等[9]利用基于超平面投影的NSGA-Ⅱ(HP-NSGA-Ⅱ,Hyperplane Projection)提高综合能源多主题化调度模型解集的分布性；……