帕累托部落进化算法及其在电力系统多目标优化发电调度中的应用

摘要：

本文提出一种新颖的帕累托部落进化算法用于解决多变量、多约束的多目标优化问题.算法核心在于动态地将帕累托前沿(PF)分段并赋予不同的个体以不同的地位,以实现精细化的局部搜索和个体间的协同搜索.帕累托部落进化算法通过部落划分、部落繁衍、部落迁徙三种基本策略来得到分布性好的帕累托解集,并引入灰色关联度用于折中解选择.仿真算例采用IEEE标准118节点与300节点电力系统的多目标优化发电调度问题,仿真结果验证了所提算法在解决多目标优化问题中的优越性.

关键词：帕累托部落进化、多目标优化、灰色关联度、电力系统、发电调度

所属期刊栏目：8

资助基金：国家自然科学基金51477055、51777078

在线出版日期：2018-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：11-23