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。