Page 85 - 电力与能源2023年第六期
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吴 迪，等：具有非理想气体工质的往复式 Brayton 循环多目标优化 631
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以看出，随着 η 的增大，P d 和 E 逐渐减小。由图 17
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可 以 看 出 ，随 着 E 的 增 大 ，P d 逐 渐 减 小 。 由 图
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18~20 可以看出，随着 P 的增大，P d 逐渐减小，η
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和 E 先增大后减小。由图 21 可以看出，随着 η 的
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增大， P d 逐渐减小，E 先增大后减小。由图 22 可
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以看出，随着 P 的增大， η 逐渐减小，P d 和 E 先增
大后减小。
图 10 NSGA-Ⅱ算法优化流程 ［17-18］
有 优 化 结 果 中 是 最 小 的 ，结 果 最 优 ；在 采 用
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LINMAP 或 TOPSIS 决策方式优化 η-E-P d 得到
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的 D 更小，结果更优。在进行二目标优化时，采用 图 12 P-η 两目标优化
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TOPSIS 决 策 方 式 优 化 P-η 和 η-P d 得 到 的 D 更
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小，结果更优；采用 LINMAP 决策方式优化 P-E
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和 E-P d ，得到的 D 相同，结果更优；采用香农熵决
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策 方 式 优 化 η-E 和 P-P d 得 到 的 D 更 小 ，结 果 更
优。表明多目标优化相比于单目标优化结果更
优，更接近于理想方案。
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在 P-η-E-P d 优化时，Pareto 前沿中的 γ opt 的
分 布 如 图 11 所 示 。 γ opt 主 要 分 布 在 2.5~4.5，当
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γ opt 增 大 时 ，η 增 大 ，P 和 P d 减 小 ，E 先 增 大 后 图 13 P-E 两目标优化
减小。
图 11 Pareto 前沿中 γ opt 的分布 - -
图 14 P-P d 两目标优化
二、三和四目标不同组合优化的 Pareto 前沿 二、三和四目标优化的平均距离和平均传播
如图 12~图 22 所示。由图 12~14 可以看出，随着 与代数的关系如图 22~图 24 所示。图 22 显示了
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P 的增大，η，E 和 P d 逐渐减小。由图 15~图 16 可 二目标优化的平均距离和平均传播与代数的关
