1、多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題在科學(xué)和工程等領(lǐng)域是一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，同時(shí)也是研究的一個(gè)難點(diǎn)。傳統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化方法在某些復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中存在不足，因此漸漸地被一些優(yōu)越的多目標(biāo)優(yōu)化算法所替代。第一代非支配排序遺傳算法NSGA在多目標(biāo)領(lǐng)域中顯示出比較大的優(yōu)勢(shì)，但是隨著應(yīng)用范圍的不斷拓寬，其缺點(diǎn)就不斷暴露出來(lái)。為了更好地解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，在NSGA的基礎(chǔ)上，研究人員提出了帶精英策略的非支配排序遺傳算法NSGA-Ⅱ。 國(guó)外關(guān)于NSGA-Ⅱ的理論研究和

2、應(yīng)用研究都比較深入，而在國(guó)內(nèi)目前還比較少。本文通過(guò)對(duì)該算法的研究和學(xué)習(xí)，將其應(yīng)用于一些實(shí)際的問(wèn)題，利用NSGA-Ⅱ在多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，很好地解決了這些實(shí)際的問(wèn)題。 本文主要的工作為：(1)介紹了多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題及其研究現(xiàn)狀，并系統(tǒng)地介紹了遺傳算法的相關(guān)理論；重點(diǎn)論述了非支配排序遺傳算法NSGA尤其是其改進(jìn)算法NSGA-Ⅱ的基本原理、算法基本流程等。(2)對(duì)電網(wǎng)諧波進(jìn)行概述，簡(jiǎn)單介紹了諧波的概念、諧波的產(chǎn)生及其危害等，并將N

3、SGA-Ⅱ應(yīng)用在用于濾除電網(wǎng)諧波的無(wú)源濾波器的設(shè)計(jì)中。經(jīng)過(guò)對(duì)某鋁廠(chǎng)電網(wǎng)諧波的分析，將無(wú)源濾波器的優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)設(shè)置為無(wú)源濾波器初期總投資額最小和無(wú)源濾波器濾波率最大，并對(duì)初期投資成本和各次單諧波支路的濾波率進(jìn)行約束。這是帶約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，利用NSGA-Ⅱ在該問(wèn)題上的優(yōu)勢(shì)，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，從而找到一系列的全局最優(yōu)解。文中選取其中一個(gè)最優(yōu)解，通過(guò)仿真證明：該方法不但可以有效濾去大量的電網(wǎng)諧波，還能對(duì)初期投資成本進(jìn)行很好地控制。

4、 (3)將NSGA-Ⅱ應(yīng)用于工業(yè)中柴油催化裂化的反應(yīng)模型和甲醇轉(zhuǎn)化為烴類(lèi)物質(zhì)的反應(yīng)模型的參數(shù)辨識(shí)中。這兩個(gè)模型分別表示為二維一階動(dòng)態(tài)微分方程組和三維一階動(dòng)態(tài)微分方程組，該模型是不確定的。為了得到最終的精確模型，需要對(duì)模型中的幾個(gè)未知參數(shù)進(jìn)行有效的辨識(shí)。通過(guò)分析，創(chuàng)造性地將該參數(shù)辨識(shí)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，采用積分一步的特雷納(Treanor)方法對(duì)微分方程組進(jìn)行數(shù)值求解，并基于NSGA-Ⅱ?qū)υ搯?wèn)題其進(jìn)行優(yōu)化，得到一組非劣最優(yōu)解。