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摘要:
为有效解决复杂多目标动态环境经济调度问题,提出一种基于精英克隆局部搜索的多目标动态环境经济调度差分进化算法.以传统的差分进化(differential evolution,DE)算法为框架,为了提高DE算法的开采和探索能力,增设精英群的克隆和突变机制,采用动态选择方式确定精英群,有效增强算法的全局搜索能力.数值试验以IEEE-30的10机、15机系统为测试实例,并将提出的算法与三种代表性算法比较.结果表明,新算法所获的Pareto前沿具有较好的收敛性和延展性,可为电力系统调度人员提供更灵活的决策方案.
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文献信息
篇名 精英克隆局部搜索的多目标动态环境经济调度差分进化算法
来源期刊 山东大学学报(工学版) 学科
关键词 动态环境经济调度 多目标优化 精英克隆 差分进化 Pareto前沿
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 控制科学与工程|Control Science & Engineering
研究方向 页码范围 11-23
页数 13页 分类号 TP306.2
字数 语种 中文
DOI 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2020.050
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
动态环境经济调度
多目标优化
精英克隆
差分进化
Pareto前沿
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
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