1.一种基于自适应步长细菌觅食算法的铝电解生产过程多目标优化方法，其特征在于包括以下步骤：S1：选取N个铝电解生产指标Y＝[y1,y2,…yN]，选取对铝电解生产指标Y影响最大的M个参数X＝[x1,x2,…xM]；

S2：以所述参数X作为输入，所述生产指标Y作为输出，利用BP神经网络对铝电解过程进行建模，得到铝电解模型；

S3：基于步骤S2中的铝电解模型，以所述N个输出Y作为适应度函数J，利用自适应步长细菌觅食算法对所述M个参数X在其取值范围内进行优化，优化步骤如下：S31：以实际生产情况确定所述M个参数X＝[x1,x2,…xM]的取值范围；

S32：初始化细菌觅食算法的相关参数：细菌群体大小S，趋向次数Nc，趋向行为执行中前进次数NS，繁殖次数Nre，驱散次数Ned，执行驱散行为的概率Ped，引诱剂的扩散距离datt，引诱剂的扩散范围watt，排斥剂的作用距离hrepe，排斥剂的作用范围wrepe；

同时生成细菌初始位置，其中第i只细菌的位置表示为θi(j,k,l)，i＝1,2,…,S，其中j,k,l分别表示细菌已经完成的趋向、繁殖、驱散次数，j＝1,2,…,Nc+1，k＝1,2,…,Nre+1，l＝

1,2,…,Ned+1；

S33：根据θi(j+1,k,l)＝θi(j,k,l)+C(i)*dcti执行趋向操作，其中dcti表示第i只细菌最近一次趋向前进时所选择的随机矢量方向，C(i)表示其沿dcti方向前进的步长；

S34：计算信息素浓度Jcc并以此指导菌群的群聚操作；

S35：计算菌群的健康函数 其中J(i,j,k,l)表示第i只细菌在完成第j次趋向、第k次繁殖、l次驱散时的适应度函数；

S36：对步骤S35中获得的 值进行降序排列，Jhealth较小的半数细菌淘汰；Jhealth较大的半数细菌进行分裂，且子代细菌觅食能力与父代保持一致；

S37：对步骤S36中获得的新的菌群中每个细菌都随机产生一个随机数randi，若randi≥Ped则保留，若randi＜Ped则在搜索区域内将该细菌驱散到的一个新的位置；

S38：判断每个菌落是否都完成优化，若完成，则输出Pareto前沿即最优参数X′＝[x′1,x′2,…x′M]以及对应的生产指标Y′＝[y′1,y′2,…y′N]；若未完成，则转至S39，直至满足算法结束条件；

S39：根据菌群进化状态调整第i只细菌前进步长C(i)，并转至S33。

2.根据权利要求1所述的基于自适应步长细菌觅食算法的铝电解生产过程多目标优化方法，其特征在于：步骤S39中第i只细菌前进步长C(i)的调整方法如下：若在第t次迭代过程中，如果步骤S38中输出Pareto前沿PFappr向真实Pareto前沿PFtrue在目标空间中发生了距离逼近时，即算法在时刻t处于收敛状态，则：Ct(i)＝Ct-1(i)-λ(1+|ΔE(t)|)；

若在第t次迭代过程中，如果算法获得的新解替换了PFappr上质量较低的旧解，即算法在时刻t处于多样化状态，则：Ct(i)＝Ct-1(i)+μ|ΔE(t)|；

若在第t次迭代过程中，如果算法获得的新解被拒绝进入PFappr，则算法在时刻t处于停滞状态，则：Ct(i)＝Ct-1(i)；

其中，λ,μ为(0,1)之间的随机数，ΔE(t)为菌群Pareto解的差熵。

3.根据权利要求1或2所述的基于自适应步长细菌觅食算法的铝电解多目标优化方法，其特征在于：步骤S1中所述的铝电解生产指标Y＝[y1,y2,…yN]，共选取三个铝电解的生产指标：电流效率、吨铝能耗、全氟化物排放量；

对铝电解生产指标Y影响最大的参数X＝[x1,x2,…xM]，共选取8个铝电解参数：系列电流、NB次数、分子比、出铝量、铝水平、电解质水平、槽温、槽电压。