基于改进MOEA/D的钢铁多介质能源计划优化

针对多介质钢铁能源计划模型存在变量较多、约束复杂和模型求解难度高等问题，提出基于自适应邻域的改进MOEA/D(decomposition-based multi-objective evolutionary algorithm)实现多介质能源计划优化。考虑分时电价特性和煤气柜的缓冲作用，构建以最小化运行成本和总能耗的目标函数，设计能源介质供需和工序饱和度等模型约束；基于能源产耗规则的解码方法确定目标值，定义归一化的切比雪夫聚合函数和种群进化程度的自适应邻域更新，设计改进MOEA/D的能源计划优化算法。仿真对比实验验证了改进MOEA/D有效实现能源计划优化，提高解的收敛性，降低运行成本1.3%和能耗1.2%。