[发明专利]一种基于多目标进化算法的水库群调度方法有效
申请号: | 201910201650.5 | 申请日: | 2019-03-18 |
公开(公告)号: | CN109948847B | 公开(公告)日: | 2022-08-26 |
发明(设计)人: | 董增川;倪效宽;贾文豪;杨敏芝;姚弘祎;陈牧风 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/12 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 颜盈静 |
地址: | 210000 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于多目标进化算法的水库群调度方法,本发明通过进行两轮锦标赛选择和矢量角度选择过程,改良了传统的第三代非支配排序遗传算法(NSGA‑III)中随机选择父代种群进行繁殖,和当小生境数大于0时,随机选择进入下一种群的个体这两个随机过程,提出了一种基于参考点和矢量角度选择的多目标进化算法(VA‑NSGA‑III)。将算法应用于金沙江下游梯级水库群多目标调度模型,结果表明,与NSGA‑III及VaEA的求解结果比较,VA‑NSGA‑III能在同等条件下获得一组更均匀、收敛性更好的非劣调度方案集。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 多目标 进化 算法 水库 调度 方法 | ||
【主权项】:
1.一种应用于水库群调度的多目标进化算法,其特征在于:包括以下步骤:S1:初始化:随机生成规模为N的初始种群,种群中每个个体Xi(i=1,2,…,N)都是一个决策变量,个体初始值设定为水库群各水库下泄流量允许区间内的随机值;S2:父代选择:在规范化的目标空间中生成一组参考点,对每个个体,计算其与每条参考线的距离,并将之与具有最短垂直距离的参考线上的那个参考点关联,之后通过锦标赛选择确定繁殖的父代:S3:繁殖:沿用传统遗传算法的交叉和变异方法产生子代种群,其中交叉采用SBX交叉算子,变异采用多项式变异算子;S4:归一化:第j代归一化目标是由下式计算得到:式中:fj(Xi)表示第j代种群中第i个个体的值,Zmin和Zmax是第j代种群的理想点和最低点,由当前种群中最小和最大的目标值决定,M代表目标数;S5:非支配排序:将当前种群Pt和新产生的子代种群Qt结合,形成新的种群Rt,并将新的种群Rt中的2N个个体分为不同等级的非支配层,从第1支配层F1开始,逐支配层选择个体进入下一个新种群Pt+1,直到总的被选择个体数量等于或首次大于N,若最后选择的是第l层个体,则从l+1层以后的个体全部舍弃,将新种群Pt+1和最后一个支配层Fl结合,进入下一步;S6:关联:对S5产生的每个个体,计算其与每条参考线的距离,并将之与具有最短垂直距离的参考线上的那个参考点关联;S7:小生境保留:将Fl中满足一定条件的个体保留到下一代,添加到种群Pt+1中直至达到种群数N;具体为:用Ij表示与参考点j相关联的Fl中的个体集合,在每次迭代中,首先选择小生境数最小的参考点j*,若小生境数等于0,则从中选择与参考线间垂直距离最短的个体加入;若小生境数大于0,则进行矢量角度选择,将Fl中与种群拥有最大最小矢量角的个体添加到Pt+1。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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