本文選題：煤礦節(jié)能減排 + 多目標函數(shù)　； 參考：《工礦自動化》2017年06期

【摘要】：針對傳統(tǒng)煤礦節(jié)能減排優(yōu)化模型選取的目標函數(shù)比較單一的問題,構(gòu)建了涵蓋經(jīng)濟效益、能源消耗、污染物排放量等目標函數(shù)的煤礦節(jié)能減排多目標優(yōu)化模型,并應(yīng)用基于改進的蝙蝠算法尋找3個目標函數(shù)之間的優(yōu)化解,實現(xiàn)了經(jīng)濟效益最大化、能源消耗最低化、污染物排放量最少化的優(yōu)化結(jié)果。仿真結(jié)果表明,相比于PSO-E、NSGA-II算法,改進的蝙蝠算法能夠在較短的迭代步數(shù)內(nèi)獲取較高的個體適應(yīng)度,且能夠?qū)崿F(xiàn)較佳的多目標優(yōu)化結(jié)果,符合節(jié)能規(guī)劃的目標需求。
[Abstract]:Aiming at the problem that the objective function of the traditional coal mine energy saving and emission reduction optimization model is relatively simple, the multi objective optimization model of coal mine energy saving and emission reduction is constructed, which covers economic benefit, energy consumption and pollutant emission. And the optimized solution is used to find 3 target functions based on the improved bat algorithm, and the economic efficiency is realized. The simulation results show that, compared with the PSO-E, NSGA-II algorithm and the improved bat algorithm, the improved bat algorithm can obtain higher individual adaptability in a shorter iteration step, and can achieve better multi target optimization results and meet the target requirements of energy saving planning.

【作者單位】： 重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院現(xiàn)代教育技術(shù)中心;
【基金】：四川省教育廳理工科重點項目(14ZA0287)
【分類號】：TD82;TP18

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本文編號：1772987