基于改进NSGA-Ⅱ算法的水库双目标优化调度

发布时间：2021-10-10 08:28

　　针对NSGA-Ⅱ算法选择机制的缺陷,本文提出一种更好保护优秀个体的择优方法——雄狮选择法,进而提出了一种基于雄狮选择法的改进NSGA-Ⅱ算法——NSGA2-Pride算法。将新算法应用于水库双目标调度问题中,结果表明,NSGA2-Pride算法的优化调度结果优于NSGA-Ⅱ算法的优化调度结果,其优化调度将各调度期供水强度平均值提高到83%以上,并将供水强度最小值从49.13%提升至72.51%,改善了水库供水状况。本研究为解决水库优化调度问题提供了新的方法。 

【文章来源】：西安理工大学学报. 2020,36(02)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

图1 个体非支配等级和拥挤度不变情境图

雄狮选择法的基本思路见图2。对于每轮进化,首先对生成的下代种群(经过优胜劣汰后的新种群)的全部个体,按照指定目标函数值的大小进行降序排列。其次,将已排序的种群按照固定的狮群规模等分成若干狮群。然后,利用断崖点识别技术从每个狮群中识别一个断崖点作为雄狮,并进入雄狮群,狮群内的其余个体作为雌狮,并进入雌狮群。最后,雄狮群跳过联赛选择法并直接进入父种群,而雌狮群依旧要通过联赛选择法的随机匹配竞争来争夺进入父种群的资格。在本文中,狮群规模默认为5。

最佳优化结果的Pareto前沿面

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3428017