多目标混合进化算法及其在经济调度中的应用

• 作者: 叶彬 张鹏翔 曹一家 赵波
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 66-72
• 页数: 7页
• 分类号: TM734
• 字数: 5533字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2007.02.012

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹一家	浙江大学电气工程学院	153	8711	49.0	88.0
2	赵波		2	51	2.0	2.0
3	叶彬	浙江大学电气工程学院	10	398	9.0	10.0
4	张鹏翔	浙江大学信息科学与工程学院	7	373	7.0	7.0