建立一種考慮風(fēng)電運(yùn)行成本和機(jī)組運(yùn)行極限約束的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型;其次,針對(duì)多目標(biāo)模型的不確定性和復(fù)雜性,先利用置信區(qū)間簡(jiǎn)化風(fēng)電場(chǎng)景模擬數(shù)量,再采用Benders分解技術(shù)對(duì)復(fù)雜模型進(jìn)行降維,同時(shí)在求解過程中設(shè)計(jì)一種帶貝葉斯博弈算子基于解集動(dòng)態(tài)分析的混沌多目標(biāo)差分進(jìn)化算法（BGT-MOCDEDASS）,用于對(duì)降維后多目標(biāo)主問題進(jìn)行求解;最后,提出一種在模型子問題中引入控制變量的預(yù)處理機(jī)制加速求解收斂,仿真結(jié)果表明該文建立模型的有效性,并驗(yàn)證了提出的多目標(biāo)算法和預(yù)處理機(jī)制在求解復(fù)雜機(jī)組組合模型中的優(yōu)勢(shì)。 

【文章來源】：太陽能學(xué)報(bào). 2020,41(07)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：13 頁

【部分圖文】：

考慮引入無功控制變量的子問題求解方法

如圖2所示，N代產(chǎn)生新個(gè)體A，通過計(jì)算擁擠距離丟棄個(gè)體B，在第N+1代產(chǎn)生新個(gè)體C，可以看出能支配C的B個(gè)體被丟棄，而C個(gè)體卻被保留，這顯然不合理。這個(gè)例子說明了種群在進(jìn)化過程中由于選擇策略可能會(huì)導(dǎo)致進(jìn)化倒退。通過以上分析可看出，傳統(tǒng)的個(gè)體選擇方法有不足。博弈論是一個(gè)平衡各方利益，強(qiáng)調(diào)各方利益最大化的方法。因此在進(jìn)化算法中引入博弈機(jī)制，可以對(duì)種群提供一種相互制約的張力，圖3展示了采用博弈分析指導(dǎo)進(jìn)化的示意圖。

通過以上分析可看出，傳統(tǒng)的個(gè)體選擇方法有不足。博弈論是一個(gè)平衡各方利益，強(qiáng)調(diào)各方利益最大化的方法。因此在進(jìn)化算法中引入博弈機(jī)制，可以對(duì)種群提供一種相互制約的張力，圖3展示了采用博弈分析指導(dǎo)進(jìn)化的示意圖。4.2 基于貝葉斯博弈的多目標(biāo)進(jìn)化算法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3117836