基于多学习多目标鸽群优化的动态环境经济调度

• 作者: 李超 柴旭朝 瞿博阳 闫李
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 环境经济调度 多目标优化 鸽群优化 多学习 小概率变异
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 仿生智能计算及应用专题
• 页码范围: 8-14
• 页数: 7页
• 分类号: TM734
• 字数: 5442字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2019.04.023

摘要

针对电力系统动态环境经济调度(DEED)问题,提出了一种基于多学习策略的多目标鸽群优化(MLMPIO)算法.在多学习策略中,种群个体可以向外部存档集中的多个全局最优位置以及个体的历史最优位置进行学习,进而保持种群的多样性和全局搜索能力,避免陷入早熟收敛.引入了小概率变异扰动机制,进一步增强种群的多样性.为提升算法的运行效率,采用容量自适应变化的外部存档集来存储当前Pareto最优解集.为验证所提算法的性能,将MLMPIO应用于10机组电力系统的DEED问题求解.仿真结果证明了MLMPIO算法解决此类问题的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	瞿博阳	中原工学院电子信息学院	36	197	8.0	13.0
2	闫李	中原工学院电子信息学院	6	0	0.0	0.0
3	李超	中原工学院电子信息学院	6	1	1.0	1.0
4	柴旭朝	中原工学院电子信息学院	5	1	1.0	1.0