基于分解多目标进化的椭圆定日镜场布局

发布时间：2020-12-23 09:12

　　针对塔式太阳能热电站中的定日镜场布局多目标优化问题,将基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）应用于定日镜场布局领域,提出了基于改进的MOEA/D多目标定日镜场布局优化算法（MOEA/D-HFL）。首先建立了以镜场年均综合光学效率和镜场占地面积为目标的椭圆形定日镜场优化模型,接着将基于佳点集和反向学习的初始种群生成策略、目标函数稳定归一化机制以及动态遗传交叉分布指数引入MOEA/D用于求解该问题,获得了定日镜场布局问题的Pareto前沿,并利用模糊集理论获得了最优折中解。为验证所提算法的性能,将MOEA/D-HFL算法与NSGA-Ⅱ和基本MOEA/D对比,仿真结果证明了MOEA/D-HFL在多目标定日镜场布局问题上的高效性与准确性。 

【文章来源】：郑州大学学报(工学版). 2020年05期 北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 建立定日镜场模型
    1.1 定日镜场初始布局
    1.2 定日镜场光学效率模型
    1.3 多目标椭圆定日镜场优化模型
2 基于分解的多目标进化算法
    2.1 MOEA/D
    2.2 改进的MOEA/D
        2.2.1 初始种群生成策略的改进
        2.2.2 目标函数值稳定归一化
        2.2.3 动态交叉因子
    2.3 基于MOEA/D-HFL多目标镜场布局算法
3 实验
    3.1 定日镜场及算法参数设置
    3.2 算法评价指标HV
    3.3 模糊隶属度函数
    3.4 实验结果与分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]启发式多目标优化算法在能源和电力系统中的典型应用综述[J]. 朱晓东,王颖,杨之乐,郭媛君.  郑州大学学报(工学版). 2019(05)
[2]基于佳点集原理的多维竞争文化入侵杂草算法[J]. 邱傲,项铁铭.  杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2016(03)
[3]塔式系统定日镜场的热经济性优化设计[J]. 张宏丽,Isabelle Juchli,Daniel Favrat,Xavier Pelet.  太阳能学报. 2009(01)



本文编号：2933448