【摘 要】
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先将非线性规划法与遗传算法相结合,改善了遗传算法局部寻优效果差的特点,再与理想点法相结合,用于优化多目标函数。并针对目前全国范围内雾霾污染严重的问题,将改进的理想点
【机 构】
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山西大学自动化系,中北大学机械与动力工程学院,
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先将非线性规划法与遗传算法相结合,改善了遗传算法局部寻优效果差的特点,再与理想点法相结合,用于优化多目标函数。并针对目前全国范围内雾霾污染严重的问题,将改进的理想点法应用于对火电厂污染物排放的优化,尽量做到在不影响发电负荷的前提下,同时减少污染物的排放。并且通过现场采集数据,在Matlab软件上进行仿真,针对传统方法与改进方法的效果进行了对比,结果表明改进后的办法能够明显的降低污染物排放量。
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