基于混沌多目标遗传算法的分布式电源规划

摘要：

针对多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MGA)在解决分布式电源(dis?tributed generation,DG)优化问题上存在的不足,加入混沌变量、虚拟适应度、精英保留策略等方法进行多目标改进,提出一种改进混沌多目标遗传算法(improved chaotic optimization multi-ob?jective genetic algorithm,ICMGA),并依据种群进化状态自适应调整搜索精度,提高了算法搜索效率和收敛速度.结果表明:与NSGA_II算法相比,ICMGA算法不但寻优能力更强,收敛速度快,还具有良好的经济性.能够为分布式电源优化问题提供优良的解决方案.

关键词：分布式电源、混沌多目标遗传算法、精英保留策略、混沌变量

分类号：TM 715

资助基金：国家自然科学基金资助项目513770265

在线出版日期：2017-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1-6,14