一种再生聚酯纤维的多目标优化方法
本发明属于工业生产与智能优化技术领域,公开了一种再生聚酯纤维的多目标优化方法,该方法步骤包括:(1)构建包含多个第一类再生聚酯纤维配方的数据集;(2)根据所有第一类再生聚酯纤维配方中的原料种类,用随机函数生成多个第二类再生聚酯纤维配方;(3)将多个第二类再生聚酯纤维配方作为NSGA‑Ⅱ遗传算法的初始化种群的个体,迭代至超过最大迭代次数,获得最后一次迭代的帕累托前沿解集,即实现再生聚酯纤维的多目标优化;每一次迭代都根据目标函数和约束条件对个体进行非支配排序,得到多个非支配集;目标函数包括再生聚酯纤维的性能函数和原料成本函数。本发明可协同解决成本和性能之间的多目标冲突问题。