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由于梯级泵站优化调度模型有抽水成本和机组启动次数等两个目标
发布时间:2017-01-09 10:15

由于梯级泵站优化调度模型有抽水成本和机组启动次数等两个目标,混合粒子群算法无法钟求出该优化调度问题的非支配解,为此佛山水泵厂将Pareto解等相关概念引入混合粒子群算法中。在混合粒子群算法中,除了以若干个可行解组成的粒子群之外,还需要建立一个新的Pareto解集合。由于优化调度的求解过程是一个搜索过程,对单目标而言,优化目标函数值在搜索过程中逐步更替,最终达到全局最优解,而对于于Pareto解的双目标优化调度而言,对于抽水成本和机组启动次数等两个优化目标函数值在每一次迭代过程中,都存在一个非支配解的确定和更替的问题,其主要涉及到两个方面:

1、Pareto最优解的组成:在混合粒子群算法中,设置一个Pareto最优解集合,并确定该集合具体的个数;

2、 Pareto最优解的更替:在混合粒子群迭代过程中,如果出现Pareto最优解个数比所设置的最优解集合个数多吋,如何进行最优解的更替。

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