为了准确、快速地求解电力系统环境经济调度(environmental economic dispatching,EED)问题,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于电力调度领域,提出了基于MOEA/D...为了准确、快速地求解电力系统环境经济调度(environmental economic dispatching,EED)问题,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于电力调度领域,提出了基于MOEA/D的多目标环境经济调度算法。该算法首先采用Tchebycheff法将整个EED Pareto最优前沿的逼近问题分解为一定数量的单目标优化子问题,然后利用差分进化同时求解这些子问题,并在算法中加入约束处理及归一化操作,以获得最优的带约束EED问题的调度方案。最后,应用模糊集理论为决策者提供最优折中解。对IEEE 30节点测试系统进行仿真计算,并与其它智能优化算法的调度方案对比。结果表明,该算法有效可行,且具有很好的收敛速度和求解精度。展开更多
将基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)应用于工程优化问题时,由于各目标函数在数量级及量纲上的不同,需要对目标函数进行归一化处理.首先,采用一种自适应ε约束差分进化...将基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)应用于工程优化问题时,由于各目标函数在数量级及量纲上的不同,需要对目标函数进行归一化处理.首先,采用一种自适应ε约束差分进化算法(εConstrained Differential Evolution,εDE)寻找各个目标在Pareto前沿上的最大值和最小值,利用这些值对各目标进行归一化处理;然后,用MOEA/D进行求解,并在算法中加入了自适应ε约束处理技术;最后,采用一个标准测试问题和一个焊接梁设计优化问题对该算法进行测试,并与其他两种归一化方法进行了比较.根据提出的方法,MOEA/D能对Pareto前沿的一端进行集中优化,因而能处理一些Pareto前沿两端难以优化的问题.展开更多
文摘为了准确、快速地求解电力系统环境经济调度(environmental economic dispatching,EED)问题,将基于分解的多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)应用于电力调度领域,提出了基于MOEA/D的多目标环境经济调度算法。该算法首先采用Tchebycheff法将整个EED Pareto最优前沿的逼近问题分解为一定数量的单目标优化子问题,然后利用差分进化同时求解这些子问题,并在算法中加入约束处理及归一化操作,以获得最优的带约束EED问题的调度方案。最后,应用模糊集理论为决策者提供最优折中解。对IEEE 30节点测试系统进行仿真计算,并与其它智能优化算法的调度方案对比。结果表明,该算法有效可行,且具有很好的收敛速度和求解精度。
文摘将基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)应用于工程优化问题时,由于各目标函数在数量级及量纲上的不同,需要对目标函数进行归一化处理.首先,采用一种自适应ε约束差分进化算法(εConstrained Differential Evolution,εDE)寻找各个目标在Pareto前沿上的最大值和最小值,利用这些值对各目标进行归一化处理;然后,用MOEA/D进行求解,并在算法中加入了自适应ε约束处理技术;最后,采用一个标准测试问题和一个焊接梁设计优化问题对该算法进行测试,并与其他两种归一化方法进行了比较.根据提出的方法,MOEA/D能对Pareto前沿的一端进行集中优化,因而能处理一些Pareto前沿两端难以优化的问题.
