基于免疫偏好多目标优化的电站锅炉排放LS-SVM建模参数选择  

Parameter Selection of LS-SVM Modeling for NO_x Emission of Boiler Using Preference-based Immune Multi-objective Optimization Algorithm

作　　者：周霞[1] 沈炯[1] 李益国[1] 沈剑贤[1] 

机构地区：[1]东南大学能源与环境学院,南京210096

出　　处：《华东电力》2011年第1期132-136,共5页East China Electric Power

基　　金：国家自然科学基金项目(51036002;51076027);教育部科学技术研究重点项目(108060)~~

摘　　要：多目标寻优中,决策者通常只对目标空间某个区域内的优解感兴趣,希望寻优结果为满足偏好要求的Pareto优解。因此提出基于偏好的多目标免疫算法,在优化过程中根据偏好信息来引导寻优方向。将此算法应用在电站锅炉排放的LS-SVM建模参数寻优中,仿真结果表明,该方法能够有效地获得期望区域内的Pareto优解,方便决策者做出决策,且在决策者偏好发生改变时,算法能够做出快速响应。It is generally admitted that the decision makers（DM） focus solely on a special space while facing a multi-objective optimization problem,thus a preference-based immune multi-objective optimization algorithm（PIMOA） for Pareto optimal solutions is presented in this paper.After the PIMOA method is applied in the parameter optimization of LS-SVM modeling for boiler emission,the simulation result shows that it can deliver more desired Pareto optimal solutions within the preferred region for the DM and it can respond swiftly when the DM changes their preferences.

关 键 词：免疫多目标优化 偏好 LS-SVM建模 

分 类 号：TK227.1[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]