实数编码的多目标进化算法常使用模拟二进制交叉(simulated binary crossover,称SBX)算子.通过对SBX以及进化策略中变异算子进行对比分析,并引入进化策略中的离散重组算子,提出了一种正态分布交叉(normal distribution crossover,称NDX...实数编码的多目标进化算法常使用模拟二进制交叉(simulated binary crossover,称SBX)算子.通过对SBX以及进化策略中变异算子进行对比分析,并引入进化策略中的离散重组算子,提出了一种正态分布交叉(normal distribution crossover,称NDX)算子.首先在一维搜索空间实例中对NDX与SBX算子进行比较和分析,然后将NDX算子应用于Deb等人提出的稳态多目标进化算法ε-MOEA(ε-dominance based multiobjective evolutionary algorithm)中.采用NDX算子的ε-MOEA(记为ε-MOEA/NDX)算法在多目标优化标准测试集ZDT和DTLZ的10个函数上进行了实验比较.实验结果和分析表明,采用NDX的ε-MOEA所求得的Pareto最优解集质量明显优于经典算法ε-MOEA/SBX和NSGA-Ⅱ.展开更多
建立含风电系统的环境经济调度(Environmental Economic Dispatch,EED)模型,提出采用基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)来求解,并在算法中加入约束处理,归一化及变异操...建立含风电系统的环境经济调度(Environmental Economic Dispatch,EED)模型,提出采用基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)来求解,并在算法中加入约束处理,归一化及变异操作来改善算法的性能并保持解的多样性,以获得理想的Pareto最优前沿.通过仿真计算,并与其他优化算法进行对比分析,验证了MOEA/D算法解决含风电EED问题的可行性和有效性.展开更多
文摘实数编码的多目标进化算法常使用模拟二进制交叉(simulated binary crossover,称SBX)算子.通过对SBX以及进化策略中变异算子进行对比分析,并引入进化策略中的离散重组算子,提出了一种正态分布交叉(normal distribution crossover,称NDX)算子.首先在一维搜索空间实例中对NDX与SBX算子进行比较和分析,然后将NDX算子应用于Deb等人提出的稳态多目标进化算法ε-MOEA(ε-dominance based multiobjective evolutionary algorithm)中.采用NDX算子的ε-MOEA(记为ε-MOEA/NDX)算法在多目标优化标准测试集ZDT和DTLZ的10个函数上进行了实验比较.实验结果和分析表明,采用NDX的ε-MOEA所求得的Pareto最优解集质量明显优于经典算法ε-MOEA/SBX和NSGA-Ⅱ.
文摘建立含风电系统的环境经济调度(Environmental Economic Dispatch,EED)模型,提出采用基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)来求解,并在算法中加入约束处理,归一化及变异操作来改善算法的性能并保持解的多样性,以获得理想的Pareto最优前沿.通过仿真计算,并与其他优化算法进行对比分析,验证了MOEA/D算法解决含风电EED问题的可行性和有效性.
