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题名多目标混合进化算法及其在经济调度中的应用
被引量：9
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作者
叶彬
张鹏翔
赵波
曹一家
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机构
浙江大学电气工程学院
浙江大学信息科学与工程学院
江苏省电力科学研究院
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2007年第2期66-72,共7页
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文摘
鉴于环境保护的要求,对于经济调度问题,需同时考虑环境要求、发电费用等多个目标。提出一种基于进化规划(evolutionary programming,EP)和粒子群优(particle swarm optimization,PSO)的多目标混合进化算法(multi-objective evolutionary programming and particle swarm optimization,MOEPPSO),MOEPPSO采用了EP的变异操作,用来抑制PSO的快速收敛所带来的种群早熟问题,而PSO的记忆、协作能力则弥补了EP收敛速度慢的缺点。此外,MOEPPSO应用自适应网格算法对外部库中的Pareto解集进行调整,对一个30节点IEEE系统进行计算,结果显示MOEPPSO在获得最优Pareto解集、降低计算复杂度、提高收敛效率等方面具有很强的优越性。
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关键词
进化规划
粒子群优
西格码方法
自适应网格算法
多目标混合进行算法
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Keywords
evolutionary programming （EP）
particle swarm optimization （PSO）
Sigma method
adaptive grid algorithm
multi-objective evolutionary programming and particle swarm optimization（MOEPPSO）
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分类号
TM734
[电气工程—电力系统及自动化]
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