基于数字孪生与混合优化算法的工业固废多目标协同管理方法及系统

本发明提供了基于数字孪生与混合优化算法的工业固废多目标协同管理方法及系统，通过物联网传感器实时采集工业固废数据，构建动态数字孪生模型模拟物理流程，解决了传统方法中数据分散、滞后的问题；结合经济、环境与社会三大目标建立多目标优化函数，采用改进的NSGA‑II与粒子群优化（PSO）混合算法生成帕累托最优策略集；通过孪生模型结合历史与实时数据，采用LSTM算法同步预测固废种类和数量、设备运行状态及环境变化，实现对固废产生、运输及处理全流程的动态模拟与预测，显著提升了数据整合效率，为决策提供精准的实时支撑，降低了处理成本、减少碳排放、提升公众满意度；通过动态模型修正缩短策略响应时间，为工业固废管理提供了智能化解决方案，实现了多维度协同优化工业固废管理的功能。