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基于約束修補(bǔ)的多目標(biāo)優(yōu)化算法

大小:0.94 MB 人氣: 2018-01-05 需要積分:1

  針對傳統(tǒng)的優(yōu)化算法求解多目標(biāo)動態(tài)環(huán)境經(jīng)濟(jì)調(diào)度( MODEED)模型時極難獲得高質(zhì)量的可行解,且收斂速度慢等問題,根據(jù)MODEED模型約束特征,設(shè)計了一種約束修補(bǔ)策略;然后將該策略嵌入非支配排序算法(NSGAII),進(jìn)而提出一種修補(bǔ)策略的約束多目標(biāo)優(yōu)化算法( CMEA/R);接著借助模糊決策理論給出了多目標(biāo)問題的最優(yōu)決策向量;最后,以經(jīng)典的10機(jī)系統(tǒng)為例,驗證了CMEA/R的求解能力,并比較了不同群體規(guī)模下CMEA/R與NSGAII的性能。仿真結(jié)果表明,在不同群體規(guī)模下,與NSCAII相比,CMEA/R的污染排放平均減少了480lb(217.7 kg),燃料成本平均減少了7 800美元,執(zhí)行時間平均減少了0. 021 s;覆蓋率(HR)性能優(yōu)于NSGAII,且收斂速度較NSGAII快。

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