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一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法 被引量:2
1
作者 叶洪涛 罗文广 吴艳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第4期1032-1034,共3页
为了提高免疫克隆选择算法的搜索能力,提出了一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法。该方法采用差分进化提高免疫克隆选择算法的抗体亲和度,并对该算法的收敛性进行了分析。为了测试该算法的有效性,将该算法应用于函数优... 为了提高免疫克隆选择算法的搜索能力,提出了一种基于差分进化和免疫克隆选择算法的混合优化方法。该方法采用差分进化提高免疫克隆选择算法的抗体亲和度,并对该算法的收敛性进行了分析。为了测试该算法的有效性,将该算法应用于函数优化问题中。仿真结果表明,该方法具有更高的收敛速度和收敛精度。 展开更多
关键词 免疫算法 克隆 选择 差分进化
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基于改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划 被引量:1
2
作者 王兴旺 张清杨 +1 位作者 姜守勇 董永权 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1401-1408,共8页
针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目... 针对复杂山体地形和障碍物威胁区域环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出改进黑翅鸢优化算法的动态无人机路径规划方法,旨在提升无人机在动态复杂环境下的路径规划性能及安全性。首先,通过设计山体地形、障碍物、动态威胁区域和动态目标,建立山体动态环境模型;其次,提出一种自适应攻击策略,加快算法前期收敛速度,平衡算法全局搜索和局部挖掘的能力,设计线性锁优策略,获取优质个体,加速种群收敛;最后,通过设计可变缩放因子改进差分进化策略,并将其融入黑翅鸢算法中,以提高算法避免陷入局部最优的能力,同时提出了动态响应机制以应对环境动态变化。为了验证所提算法的性能,与一些现存的智能算法在CEC2022测试函数中和不同规模的环境模型中进行实验对比。结果显示,与标准黑翅鸢算法相比,所提算法的收敛精度提高了6.25%,标准差减少了54.6%。实验结果表明,所提改进黑翅鸢优化算法在收敛速度和收敛精度方面具有显著优势,能够有效处理动态无人机路径规划问题,提高无人机在复杂环境中的路径规划性能。 展开更多
关键词 黑翅鸢算法 自适应攻击策略 线性锁策略 差分进化 动态响应机制 动态无人机路径规划
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基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识 被引量:9
3
作者 陈强 傅煜 蔡琦盼 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第1期135-137,141,共4页
针对永磁同步电机(PMSM)多参数高精度辨识的问题,提出了一种克隆选择差分进化(DE-ICSA)算法,将其运用于永磁同步电机的多参数在线辨识。算法通过对差分进化算法与免疫克隆选择算法进行混合优化,提高了种群多样性,加强了局部和全局的搜... 针对永磁同步电机(PMSM)多参数高精度辨识的问题,提出了一种克隆选择差分进化(DE-ICSA)算法,将其运用于永磁同步电机的多参数在线辨识。算法通过对差分进化算法与免疫克隆选择算法进行混合优化,提高了种群多样性,加强了局部和全局的搜索能力。通过仿真实验表明:相较于差分进化算法与粒子群优化(PSO)算法,所提算法能同时辨识定子电阻、dq轴向电感和转子磁链等电磁参数,并且具有较好的收敛性和可靠性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 参数辨识 差分进化 克隆选择 粒子群算法
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基于聚类的差分进化算法的两阶段最优潮流方法 被引量:5
4
作者 田玮 江晓东 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第11期50-55,共6页
差分进化算法是一种广泛应用于求解非线性优化问题的全局最优解的元启发式方法,但存在容易找到次优解或近似局部最优解的问题。为此,提出了一种求解高质量局部最优解甚至全局最优解的基于聚类的差分进化算法的两阶段方法,并将该方法应... 差分进化算法是一种广泛应用于求解非线性优化问题的全局最优解的元启发式方法,但存在容易找到次优解或近似局部最优解的问题。为此,提出了一种求解高质量局部最优解甚至全局最优解的基于聚类的差分进化算法的两阶段方法,并将该方法应用于电力系统最优潮流问题。所提方法由基于聚类的差分进化算法和局部优化算法组成。第Ⅰ阶段是基于聚类的差分进化算法利用强大的全局搜索能力快速确定包含局部最优解的区域;第Ⅱ阶段是局部优化算法利用局部寻优能力为非线性优化问题高效寻找高质量的局部最优解甚至全局最优解。在一组基准函数上测试了该两阶段优化方法的求解性能,并通过对IEEE 118节点电力系统最优潮流的计算,验证了所提两阶段优化方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 非线性化问题 差分进化算法 局部化方法 最优潮流计算
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多种群并行的自适应差分进化算法 被引量:10
5
作者 葛延峰 金文静 +1 位作者 高立群 冯达 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期481-484,共4页
为了提高搜索速度,同时克服传统算法过早陷入局部最优值的不足,提出了一种改进自适应差分进化算法.改进算法在充分分析经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并相应地引... 为了提高搜索速度,同时克服传统算法过早陷入局部最优值的不足,提出了一种改进自适应差分进化算法.改进算法在充分分析经典和改进变异操作算子的属性以及种群统计信息的基础上,按照个体适应度的差异,将个体分成不同的子种群并相应地引入与之匹配的变异算子,转换成一个多种群并行的优化问题,保证在加快算法收敛速度的同时有效跳出局部极值点,从而实现全局优化.同时对参数值实行自适应调整,使算法达到全局搜索能力与局部搜索能力的平衡.针对8个标准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有较好的效果. 展开更多
关键词 差分进化算法 多种群 自适应调整 全局 局部最优
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基于自适应缩放比例因子的差分进化算法 被引量:8
6
作者 沈佳杰 江红 王肃 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第1期261-266,共6页
针对于差分进化算法在高维多峰函数环境下易早熟和迭代收敛速度较慢的问题,通过引入自适应的缩放比例因子的方法,提出了一个基于自适应缩放比例因子的差分进化算法。通过理论推导改进的差分进化算法可以有效提高差分进化算法对于高维多... 针对于差分进化算法在高维多峰函数环境下易早熟和迭代收敛速度较慢的问题,通过引入自适应的缩放比例因子的方法,提出了一个基于自适应缩放比例因子的差分进化算法。通过理论推导改进的差分进化算法可以有效提高差分进化算法对于高维多峰函数全局最优值搜索能力和差分进化算法对于高维优化问题的收敛速度,并且通过形式化证明的方法分析了其可以提高着这些性能的具体原因,实验结果表明了理论推导以及对于改进差分进化算法性质分析的正确性。 展开更多
关键词 差分进化算法 自适应比例因子 高维多峰函数 迭代速度 最优值查找
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基于多变异个体的多目标差分进化改进算法 被引量:2
7
作者 沈佳杰 江红 王肃 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期203-208,215,共7页
针对多目标差分进化算法在高维函数下收敛速度慢和易早熟的问题,提出一种基于多变异个体的多目标差分进化改进算法。通过在多目标差分进化算法的个体变异及交叉操作中,引入多个变异个体,使得在高维多目标函数情况下,多目标差分进化算法... 针对多目标差分进化算法在高维函数下收敛速度慢和易早熟的问题,提出一种基于多变异个体的多目标差分进化改进算法。通过在多目标差分进化算法的个体变异及交叉操作中,引入多个变异个体,使得在高维多目标函数情况下,多目标差分进化算法种群可以更好地保持多样性,减少种群陷入局部最优解的可能性,从而提高该算法在高维多目标优化问题环境下,最优值解的搜索速度及全局最优值解的查找能力。实验结果表明,在高维多目标环境下,与标准多目标差分进化算法相比,该算法可以更快速地找到多个目标函数组的非劣最优值解集。 展开更多
关键词 多目标化问题 差分进化算法 多变异个体 计算智能 最优值搜索 迭代速度
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一种用于多目标优化的克隆选择算法
8
作者 李恒杰 郝晓弘 张磊 《科学技术与工程》 2008年第2期387-391,397,共6页
多目标进化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的Pareto最优前沿面。为此,在比较与分析已有多目标进化算法的基础上,借鉴免疫系统中的克隆选择原理,提出了一种用于多目标优化的克隆选择算法。该方法只对部分当前所得到... 多目标进化算法的研究目标是使算法种群快速收敛并均匀分布于问题的Pareto最优前沿面。为此,在比较与分析已有多目标进化算法的基础上,借鉴免疫系统中的克隆选择原理,提出了一种用于多目标优化的克隆选择算法。该方法只对部分当前所得到的Pareto最优解进行进化操作,并选用一种简单的多样性保护机制来保证Pareto最优解具有良好的分布特征。实验结果表明该方法能够很好地达到Pareto最优前沿面,较好地保持解的多样性,并且具有很快的收敛速度。 展开更多
关键词 多目标进化算法 克隆选择算法 多目标 PARETO最优
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基于模拟退火的差分变异群搜索优化算法 被引量:4
9
作者 郑慧杰 刘弘 +1 位作者 郑向伟 孙玉灵 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第17期178-181,共4页
标准群搜索优化算法易陷入局部最优。为此,引入模拟退火策略和差分进化算子,使算法跳出局部极值点,变异和迭代同时进行,并保持前期搜索速度快的特性。测试结果证明,改进算法的全局收敛能力明显提高,个体具有良好的人工智能性,能够真实... 标准群搜索优化算法易陷入局部最优。为此,引入模拟退火策略和差分进化算子,使算法跳出局部极值点,变异和迭代同时进行,并保持前期搜索速度快的特性。测试结果证明,改进算法的全局收敛能力明显提高,个体具有良好的人工智能性,能够真实模拟群体行为。 展开更多
关键词 群搜索算法 群体动画 差分进化 局部最优
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基于最优解区间预筛选的代理模型辅助天线设计优化算法
10
作者 刘杨 张依轩 +1 位作者 林中朝 焦永昌 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期15-19,29,共6页
针对天线优化中全波仿真计算耗时过多的问题,文中提出了一种基于数据约束的代理模型辅助进化算法(SAADC)以实现天线优化设计中效率的提升。首先采用增强随机型差分进化算法,以保证数据生成的随机性与多样性。进一步通过高斯代理模型对... 针对天线优化中全波仿真计算耗时过多的问题,文中提出了一种基于数据约束的代理模型辅助进化算法(SAADC)以实现天线优化设计中效率的提升。首先采用增强随机型差分进化算法,以保证数据生成的随机性与多样性。进一步通过高斯代理模型对仿真结果进行预测,并利用最优解区间预筛选方法舍弃预测结果中较差的个体,以实现算法收敛速度的提升。最终利用所提出的SAADC,对三个不同拓扑结构E型贴片天线的带宽与增益进行了优化设计与结果分析。结果表明,所提出的算法比现有的代理模型优化算法具有更快的优化速度与更佳的优化结果,可满足天线结构高效优化的实际需求。 展开更多
关键词 天线 机器学习 差分进化算法 代理模型 最优解区间预筛选
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基于跳跃基因的多目标差分进化算法 被引量:3
11
作者 刘峥 郑力明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期168-172,共5页
为解决现有多目标差分进化算法容易陷入局部最优的问题,引入跳跃基因算子,提出基于跳跃基因的多目标差分进化算法。改进现有的多目标差分算法,在传统交叉算子之后执行跳跃基因操作,以保持种群多样性。数值实验结果表明,该算法能较好地... 为解决现有多目标差分进化算法容易陷入局部最优的问题,引入跳跃基因算子,提出基于跳跃基因的多目标差分进化算法。改进现有的多目标差分算法,在传统交叉算子之后执行跳跃基因操作,以保持种群多样性。数值实验结果表明,该算法能较好地解决局部最优问题,在ZDT和DTLZ测试函数集上具有明显优于现有算法的收敛性能。 展开更多
关键词 跳跃基因 局部最优 困难问题 多目标差分进化算法
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基于差分进化的改进狼群算法研究 被引量:17
12
作者 王盈祥 陈民铀 +3 位作者 程庭莉 盛琪 董龙昌 李哲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第8期2305-2310,共6页
针对传统狼群算法(WPA)存在易陷入局部最优解、计算资源耗费大、鲁棒性低等问题,提出一种基于差分进化的改进狼群算法(DWPA)。首先,通过引入探狼搜索因子、猛狼最大奔袭次数、自适应围攻步长、差分进化策略等对传统狼群算法进行了改进,... 针对传统狼群算法(WPA)存在易陷入局部最优解、计算资源耗费大、鲁棒性低等问题,提出一种基于差分进化的改进狼群算法(DWPA)。首先,通过引入探狼搜索因子、猛狼最大奔袭次数、自适应围攻步长、差分进化策略等对传统狼群算法进行了改进,在降低算法计算耗费的同时提高了算法的全局搜索能力;然后,运用马尔可夫链理论证明了DWPA的收敛性;最后,对13个测试函数进行寻优测试,并与WPA等四种算法进行对比分析。测试结果表明,DWPA具有良好的鲁棒性和全局搜索能力,在求解多峰、高维、不可分函数方面的寻优能力尤为突出。 展开更多
关键词 狼群算法 局部最优 鲁棒性 差分进化 马尔可夫链
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基于牛顿三次插值的自适应差分进化算法 被引量:5
13
作者 陈恩茂 徐志刚 付源 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第8期2170-2176,共7页
针对差分进化算法易早熟、对参数设置敏感的问题,提出一种基于牛顿三次插值的自适应差分进化算法。运用牛顿三次插值在最优个体附近进行局部搜索,提高算法的搜索速度;设计自适应论证策略评估是否在下一代中使用牛顿三次插值来避免算法早... 针对差分进化算法易早熟、对参数设置敏感的问题,提出一种基于牛顿三次插值的自适应差分进化算法。运用牛顿三次插值在最优个体附近进行局部搜索,提高算法的搜索速度;设计自适应论证策略评估是否在下一代中使用牛顿三次插值来避免算法早熟;缩放因子F和交叉概率CR均采用自适应学习策略不断更新,避免人为设置参数。采用CEC2013测试集上的28个基准函数进行测试,测试结果表明,对于大部分基准函数,该算法性能均优于其它改进DE算法。 展开更多
关键词 差分进化算法 牛顿三次插值 最优个体 局部搜索 自适应论证策略
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采用多目标改进差分进化算法的环境经济发电调度 被引量:3
14
作者 胡斌 王国平 李国强 《陕西电力》 2013年第1期24-27,共4页
针对差分进化算法在迭代过程中可能出现的早熟收敛问题,在算法中加入早熟判定系数和混沌优化,提出了改进差分进化算法;将改进差分进化算法扩展到多目标规划领域,形成了多目标改进差分进化算法,并应用于多目标环境经济发电调度。根据模... 针对差分进化算法在迭代过程中可能出现的早熟收敛问题,在算法中加入早熟判定系数和混沌优化,提出了改进差分进化算法;将改进差分进化算法扩展到多目标规划领域,形成了多目标改进差分进化算法,并应用于多目标环境经济发电调度。根据模糊集方法从帕累托前沿中选择最优折衷解。以6机系统为例进行仿真计算,结果验证了本文所提多目标改进差分进化算法在解决环境经济发电调度中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 环境经济调度 多目标改进差分进化算法 帕累托最优 折衷解
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基于概率评估差分进化的多峰值优化
15
作者 王子佳 詹志辉 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期427-439,共13页
多峰值优化问题要求算法同时找到一个问题的多个全局最优解。近年来,演化算法已被广泛用于求解多峰值优化问题。然而,如何在极其有限的适应值评估次数内找到问题的多个全局最优解依然为演化算法带来了巨大的挑战。通过分析个体的历史更... 多峰值优化问题要求算法同时找到一个问题的多个全局最优解。近年来,演化算法已被广泛用于求解多峰值优化问题。然而,如何在极其有限的适应值评估次数内找到问题的多个全局最优解依然为演化算法带来了巨大的挑战。通过分析个体的历史更新经验,为每个个体赋予双层适应值评估概率,对个体进行选择性评估,从而减少算法运行过程中无效或低效的适应值评估,提出了一种基于概率评估差分进化的多峰值优化算法。实验结果显示,概率评估机制可以为算法节省更多的适应值评估次数,增加迭代过程,效果远好于其他主流的多峰值优化算法。 展开更多
关键词 多峰值 全局最优 演化算法 双层适应值评估概率 选择性评估 差分进化算法 历史更新经验 高效适应值评估
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计及VSC-HVDC的交直流系统最优潮流统一混合算法 被引量:41
16
作者 卫志农 季聪 +2 位作者 郑玉平 孙国强 孙永辉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期635-643,共9页
进化类算法和内点法交替迭代的混合算法在求解含电压源换流器的高压直流输电(voltage source converter basedhigh voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统最优潮流(optimal power flow,OPF)问题时由于截断误差的影响和VSC-HVDC... 进化类算法和内点法交替迭代的混合算法在求解含电压源换流器的高压直流输电(voltage source converter basedhigh voltage direct current,VSC-HVDC)的交直流系统最优潮流(optimal power flow,OPF)问题时由于截断误差的影响和VSC-HVDC控制方式的限制,容易发生振荡,因此提出一种基于差分进化(differential evolution,DE)和原—对偶内点法(primal-dual interior point method,PDIPM)的统一混合迭代算法。算法的主要思想是以DE算法为框架,对离散变量进行优化,在DE算法的每一次迭代过程中,采用PDIPM对每个DE个体进行连续变量的优化和适应度评估。由于采用PDIPM进行DE种群适应度评估,无需设定VSC-HVDC的控制方式,因此提高了算法的全局寻优能力。多个算例结果表明,该混合算法数值稳定性高,寻优能力强,能很好地解决含两端、多端、多馈入VSC-HVDC的交直流系统最优潮流问题。 展开更多
关键词 电压源换流器 高压直流输电 交直流系统 最优潮流 统一混合算法 原对偶内点法 差分进化算法
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一种多目标优化问题的混合优化算法 被引量:10
17
作者 王雪松 郝名林 +1 位作者 程玉虎 李明 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期4980-4985,共6页
利用分布估计算法(EDA)的全局搜索性能及差分进化(DE)算法的局部优化能力,提出了一种多目标优化问题的混合智能求解方法DE-EDA。DE-EDA的子代个体由两部分构成,一部分按差分进化算法生成,另一部分则是通过对分布估计算法的概率模型进行... 利用分布估计算法(EDA)的全局搜索性能及差分进化(DE)算法的局部优化能力,提出了一种多目标优化问题的混合智能求解方法DE-EDA。DE-EDA的子代个体由两部分构成,一部分按差分进化算法生成,另一部分则是通过对分布估计算法的概率模型进行随机采样生成。利用模拟退火技术在线调整尺度因子Pr,即在进化的初期选择较大的Pr,以保证EDA起主导作用,由EDA引导DE搜索向Pareto前端,增加全局搜索能力,然后在进化的过程中逐渐降低Pr,使得DE逐渐占据主导作用,确保解精确收敛到Pareto前端。通过4组基准函数来测试算法性能,并与NSGA-II和DE算法进行实验比较,结果表明该方法不仅解的多样性和分布性好,而且能够有效提高种群进化的收敛速度,是一种求解多目标优化问题的有效方法。 展开更多
关键词 多目标 差分进化 分布估计算法 PARETO最优
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多群体混合进化算法求解IPPS问题 被引量:3
18
作者 杜轩 潘志成 +1 位作者 张屹 陆曈曈 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第9期2594-2598,共5页
针对工艺规划与调度集成(integration of process planning and scheduling,IPPS)问题求解复杂性,为提高求解效率,设计了包含探索种群、寻优种群和最优种群的多群体混合进化算法,通过运用混合遗传算法和基于聚类淘汰机制的差分进化算法... 针对工艺规划与调度集成(integration of process planning and scheduling,IPPS)问题求解复杂性,为提高求解效率,设计了包含探索种群、寻优种群和最优种群的多群体混合进化算法,通过运用混合遗传算法和基于聚类淘汰机制的差分进化算法分别更新探索种群中工艺链和加工顺序链,保持可行解多样性和差异性;然后利用克隆领域搜索算法完成寻优种群中可行解的克隆和领域搜索,进一步提高种群质量;最后按照精英保留策略更新最优种群获得全局最优解。通过实例计算对比,结果显示算法搜索效率和求解质量均有明显改善,且稳定性较好,表明该算法求解IPPS问题的可行性及优越性。 展开更多
关键词 工艺规划与调度 聚类 差分进化算法 克隆
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煤层属性空间变异的差分进化径向基神经网络插值 被引量:5
19
作者 雷能忠 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期203-209,共7页
为提高煤层属性空间变异的插值精度,建立了径向基函数神经网络(RBFNN)预测模型。为提高差分进化算法(DE)的全局寻优能力,提出基于非均匀变异的最优克隆算子,使之融入DE,形成最优克隆差分进化算法(OCDE);并应用OCDE优化RBFNN的参数,构成... 为提高煤层属性空间变异的插值精度,建立了径向基函数神经网络(RBFNN)预测模型。为提高差分进化算法(DE)的全局寻优能力,提出基于非均匀变异的最优克隆算子,使之融入DE,形成最优克隆差分进化算法(OCDE);并应用OCDE优化RBFNN的参数,构成了差分进化径向基神经网络插值方法。以贵州省织纳煤田为例,应用于煤层属性预测,分别设立插值方法的拟合精度评价指标——标准均方根误差(ENRMS)和预测精度评价指标——平均相对误差百分比(EMRP)。差分进化径向基神经网络方法在84个样本时,煤层厚度属性插值的ENRMS和EMRP值分别为23.31%和11.63%。在样本容量为84、74、64、54、44、34个训练样本集条件下,该方法的ENRMS和EMRP值都小于相应训练样本集的Kriging方法,插值的拟合精度和预测精度都显著好于Kriging方法。 展开更多
关键词 煤层属性 插值 最优克隆差分进化算法(ocde) 径向基函数神经网络(RBFNN)
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基于改进NSGA-2-DE算法的综合能源系统运行优化 被引量:5
20
作者 李媛 李贞涛 +1 位作者 张国军 刘守恒 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期488-495,共8页
针对综合能源系统污染物排放系数高、能源利用率低的问题,建立了一种含多种蓄能装置的冷热电联供型综合能源系统运行优化模型.以系统运行成本和环境成本最小为目标,基于改进NSGA-2-DE算法进行优化求解,得到系统运行方案的Pareto最优解集... 针对综合能源系统污染物排放系数高、能源利用率低的问题,建立了一种含多种蓄能装置的冷热电联供型综合能源系统运行优化模型.以系统运行成本和环境成本最小为目标,基于改进NSGA-2-DE算法进行优化求解,得到系统运行方案的Pareto最优解集,并通过TOPSIS法得到最佳运行方案.以实际综合能源系统为例进行算例分析,结果表明:所提方法与传统的供能系统相比具有节能环保的优点,与传统算法相比计算时间缩短了45.56 s、运行成本和环境成本分别下降了5.2%和18.7%. 展开更多
关键词 综合能源系统 NSGA-2-DE算法 蓄冷装置 蓄热装置 多目标 能量利用率 PARETO最优解集 差分进化
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