基于改进多目标遗传算法的小浪底水库优化调度研究

发布时间：2018-06-09 17:10

  本文选题：遗传算法 + Halton序列　； 参考：《水电能源科学》2017年01期

【摘要】：针对传统多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)在进化过程中存在的不足,首先利用拟随机Halton序列及自适应调整的方法对初始种群多样性和算法收敛性进行改进;然后选取小浪底水库为例,建立水库多目标优化调度模型,并运用改进的NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解;最后采用模糊优选法对得到的Pareto最优解集进行方案优选。结果表明,改进的算法相比传统算法更为高效、合理,且调度结果符合客观实际。
[Abstract]:In view of the shortcomings of the traditional multi-objective genetic algorithm (NSGA- II) in the evolution process, the initial population diversity and algorithm convergence are improved by using the quasi random Halton sequence and adaptive adjustment method. Then the Xiaolangdi Dam reservoir is selected as an example to establish the reservoir multi target optimal scheduling model, and the improved NSGA- II algorithm is used. The model is solved. Finally, the optimal solution set of Pareto is selected by fuzzy optimization method. The results show that the improved algorithm is more efficient and reasonable than the traditional algorithm, and the scheduling results conform to the objective reality.
【作者单位】： 河海大学水文水资源学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41471014) 国家社会科学基金项目(2012&ZD214)
【分类号】：TV697.11

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本文编号：2000496