针对生物地理学优化算法(biogeography based optimization,BBO)容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于微分进化(differential evolution,DE)改进BBO算法的混合生物地理学(BBO-DE)优化算法。通过有机结合BBO算法的利用能力和DE算法的...针对生物地理学优化算法(biogeography based optimization,BBO)容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于微分进化(differential evolution,DE)改进BBO算法的混合生物地理学(BBO-DE)优化算法。通过有机结合BBO算法的利用能力和DE算法的搜索能力,实现利用能力与搜索能力的平衡;引入基于可行性的约束处理机制,解决传统BBO算法无法求解约束优化的问题。通过选定的8个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,测试结果验证了改进算法的可行性和有效性,与基本BBO和DE算法相比,其在最终解的质量和收敛速度上具有明显优势。展开更多
随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂...随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂直层面提出主从博弈的思想,以服务商为主导者、微电网为从属者。构建不确定性问题分阶段优化的分段鲁棒优化模型,实现不确定性的差异化调度,提高鲁棒优化的灵活性。利用布尔-列和约束生成(Bool-Column and constraint generation,B-C&CG)算法求解模型,并把整个模型分为主问题和子问题:主问题优化电价不确定性问题,子问题优化源荷不确定问题。在水平层面搭建纳什谈判模型,通过交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法求解水平层面微电网之间的电能交互模型。利用分布式求解方法得出交易价格策略,再结合拉格朗日乘子法,交替优化各分部并更新乘子,得出各微电网之间的最佳交易电价。仿真结果表明,所提方案兼顾了系统的鲁棒性、经济性及灵活性,缩减了各微电网的成本并充分保护了各微网的隐私。展开更多
鉴于实际生产中工人的能力和加工效率存在差异,本文提出了考虑工人差异性和刀具限制的多资源约束并行机分批调度问题,以最小化最大完工时间、最小化交付时间偏差为优化目标,构建了工人熟练度、刀具资源约束的混合整数线性规划模型,研究...鉴于实际生产中工人的能力和加工效率存在差异,本文提出了考虑工人差异性和刀具限制的多资源约束并行机分批调度问题,以最小化最大完工时间、最小化交付时间偏差为优化目标,构建了工人熟练度、刀具资源约束的混合整数线性规划模型,研究子批数量和大小、机器分配、工人分配、子批加工顺序之间的耦合关系,设计了一种改进的多目标混合灰狼-鲸鱼群算法(manyobjective hybrid grey wolf optimizer and whale swarm algorithm,MO-HGWSA).根据模型特点,设计了一种两阶段编码和解码方案表示问题的可行解;利用多种引导策略提高算法的进化效率;设计了局部搜索策略,增强算法的局部搜索能力.最后引入案例验证算法的有效性,结果表明本文所提算法在收敛性、分布性和解集支配关系方面均优于对比算法.展开更多
文摘针对生物地理学优化算法(biogeography based optimization,BBO)容易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于微分进化(differential evolution,DE)改进BBO算法的混合生物地理学(BBO-DE)优化算法。通过有机结合BBO算法的利用能力和DE算法的搜索能力,实现利用能力与搜索能力的平衡;引入基于可行性的约束处理机制,解决传统BBO算法无法求解约束优化的问题。通过选定的8个标准测试函数对改进算法进行仿真测试,测试结果验证了改进算法的可行性和有效性,与基本BBO和DE算法相比,其在最终解的质量和收敛速度上具有明显优势。
文摘随着能源互联网战略的深入实施,可再生能源与微电网的参与度不断攀升,系统中不确定性因素显著增加,各参与主体间的合作与竞争关系变得愈发错综复杂。从垂直和水平两个层面建立了电网、服务商及多微电网混合博弈双层电能交易体系。在垂直层面提出主从博弈的思想,以服务商为主导者、微电网为从属者。构建不确定性问题分阶段优化的分段鲁棒优化模型,实现不确定性的差异化调度,提高鲁棒优化的灵活性。利用布尔-列和约束生成(Bool-Column and constraint generation,B-C&CG)算法求解模型,并把整个模型分为主问题和子问题:主问题优化电价不确定性问题,子问题优化源荷不确定问题。在水平层面搭建纳什谈判模型,通过交替方向乘子(alternating direction method of multipliers,ADMM)算法求解水平层面微电网之间的电能交互模型。利用分布式求解方法得出交易价格策略,再结合拉格朗日乘子法,交替优化各分部并更新乘子,得出各微电网之间的最佳交易电价。仿真结果表明,所提方案兼顾了系统的鲁棒性、经济性及灵活性,缩减了各微电网的成本并充分保护了各微网的隐私。
文摘鉴于实际生产中工人的能力和加工效率存在差异,本文提出了考虑工人差异性和刀具限制的多资源约束并行机分批调度问题,以最小化最大完工时间、最小化交付时间偏差为优化目标,构建了工人熟练度、刀具资源约束的混合整数线性规划模型,研究子批数量和大小、机器分配、工人分配、子批加工顺序之间的耦合关系,设计了一种改进的多目标混合灰狼-鲸鱼群算法(manyobjective hybrid grey wolf optimizer and whale swarm algorithm,MO-HGWSA).根据模型特点,设计了一种两阶段编码和解码方案表示问题的可行解;利用多种引导策略提高算法的进化效率;设计了局部搜索策略,增强算法的局部搜索能力.最后引入案例验证算法的有效性,结果表明本文所提算法在收敛性、分布性和解集支配关系方面均优于对比算法.
