信息记录材料

首页 > 刊期 > 2025 > 12期 > 综合：探索与发现

基于改进海鸥优化算法的ＶＯＣｓ废气处理方案选择优化研究

尹欣洁

【摘要】针对挥发性有机化合物（ＶＯＣｓ）废气处理方案选择中传统方法依赖专家经验、难以实现多目标优化的问题，本研究提出了一种基于改进的海鸥优化算法（ＩＳＯＡ）的ＶＯＣｓ废气处理方案优选模型技术。采用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ混沌映射生成均匀分布的初始种群，以增加种群多样性、增强算法全局搜索能力；设计非线性自适应权重机制，在迭代前期增强探索能力，后期提高局部开发精度；引入Ｌｅｖｙ飞行策略，通过长步短跳相结合的搜索模式有效避免早熟收敛，构建了ＶＯＣｓ处理方案的多目标评价体系。结果表明，ＩＳＯＡ在平均迭代次数上较标准算法减少２６.４，并在５个实际案例中的综合评分平均提高１０.７％，显著提升了决策的科学性和工程适用性。

【关键字】挥发性有机化合物（ＶＯＣｓ）；海鸥优化算法（ＳＯＡ）；废弃处理方案选择

【PDF】