基于分子模糊遗传算法的可再生能源驱动重工业脱碳智能决策系统研究

为解决重工业高能耗导致的碳排放问题，研究人员提出整合Q-learning算法与分子模糊遗传算法(MFGA)的创新决策模型，动态评估专家权重并优化指标权重计算。研究确定工业电气化经济可行性为最优先标准，分子模糊MOPSO技术成功筛选出最优脱碳策略，为政策制定提供量化依据。该模型通过人工智能方法提升决策可靠性，填补了现有文献中动态权重评估与不确定性管理的技术空白。

　　

全球重工业部门贡献了约30%的碳排放量，钢铁、铝冶炼和水泥生产等高耗能产业面临严峻的脱碳挑战。尽管可再生能源被视为关键解决方案，但高昂的初始投资成本、技术商业化程度不足以及绩效评估标准模糊等问题，严重制约了绿色转型进程。现有决策模型多采用静态权重分配，难以应对复杂多变的市场环境，而传统模糊集在处理多维不确定性时存在明显局限。

针对这一科学难题，中国研究人员在《Next Research》发表突破性成果，开发出融合强化学习与进化算法的智能决策系统。研究团队创新性地将Q-learning算法应用于专家权重动态评估，通过分析专家 demographic characteristics（人口统计学特征）实现自适应调整；同时采用分子模糊遗传算法(Molecular Fuzzy Genetic Algorithm, MFGA)计算指标权重，其独特的分子结构模拟技术显著提升了模糊逻辑的精度。最终通过分子模糊多目标粒子群优化(MOPSO)技术，从6大工业领域（钢铁制造、铝冶炼等）筛选出最优脱碳策略。

关键技术包括：1) 基于Q-learning的动态专家权重评估系统；2) 分子模糊集与遗传算法的混合优化模型；3) 多目标粒子群优化策略排序框架。研究收集了来自能源、环境等跨领域专家的评估数据，构建包含8项核心指标的评价体系。

分析结果显示：

1. 权重计算表明"工业电气化经济可行性(EVIA)"权重达0.327，显著高于其他指标，证实其作为决策核心要素的地位；
2. Q-learning动态调整使专家权重差异幅度扩大42%，有效凸显领域权威意见；
3. MFGA优化后的碳定价机制激励(INCPR)权重(0.241)超越技术成熟度(TECHRD)，揭示政策杠杆的关键作用；
4. MOPSO排序显示钢铁制造业(SM)的脱碳效益指数达0.893，显著高于水泥行业(CP)的0.712。

讨论部分指出，该模型通过三大创新突破传统局限：首先，Q-learning实现专家权重随评估过程动态进化，相比静态模型决策可靠性提升28%；其次，分子模糊集通过模拟化学键合机制，将不确定性建模误差降低至0.051；最后，MFGA-MOPSO混合架构解决多准则冲突问题，在测试集中策略排序一致性达91.3%。研究特别强调，当工业电气化成本下降至阈值125美元/MWh时，模型预测脱碳投资回报周期可缩短至5.2年。

这项研究为全球重工业绿色转型提供了智能决策范式，其方法论框架可扩展至其他高排放领域。团队建议政策制定者优先发展电气化基础设施，同时建立碳定价与技术创新协同机制。未来研究将探索深度学习与量子计算在复杂能源系统优化中的应用潜力。