通过对污水生化处理过程的分析,选取能耗和罚款最低为优化目标,建立污水生化处理过程多目标优化控制模型。为了提高Pareto最优解集的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto支配和分解的混合多目标骨干粒子群优化算法(HBBMOPSO)。该方法采用带自适应惩罚因子的分解方法选取个体引导者,采用Pareto支配和拥挤距离法维护外部档案和选取全局引导者。此外,采用精英学习策略增强粒子跳出局部Pareto前沿的能力。最后,将HBBMOPSO与自组织模糊神经网络预测模型和自组织控制器相结合,实现污水生化处理过程溶解氧和硝态氮设定值的动态寻优、智能决策和底层跟踪控制。利用国际基准仿真平台BSM1进行实验验证,...