【摘 要】
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为解决电力系统环境经济调度这一复杂多目标约束优化问题,提出一种有效多种群合作协同优化算法,采用多个种群对搜索空间进行搜索,运用新型的速度位移更新方式以及种群周期内
【机 构】
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四川省人工智能重点实验室,南华大学计算机科学与技术学院,安徽大学教育部计算智能与信号处理重点实验室,东华大学旭日工商管理学院,农业部农业信息服务技术重点实验室
【基金项目】
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四川省人工智能重点实验室基金资助项目(2015RYJ01);湖南省科技计划资助项目(2015JC3089);教育部计算智能与信号处理重点实验室基金资助项目(2014C16304);上海市自然科学基金资助项目(15ZR1401600);农业部农业信息服务技术重点实验室基金资助项目(2015-AIST-02);四川省模式识别与智能信息处理重点实验室基金资助项目
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为解决电力系统环境经济调度这一复杂多目标约束优化问题,提出一种有效多种群合作协同优化算法,采用多个种群对搜索空间进行搜索,运用新型的速度位移更新方式以及种群周期内拓扑结构重组策略.结果表明,该算法能对解空间进行更加全面、充分的探索,可快速找到一组分布具有尽可能好的逼近性、宽广性和均匀性的最优解集合.将该算法应用到某电力系统的环境经济调度中,其仿真计算结果与其他求解方法结果的对比分析表明,该算法可以有效兼顾全局收敛性和Pareto非劣调度方案的多样性,具有较高的效率以及鲁棒性.
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