计算机应用研究

作者：唐湘黔,钱淑渠,武慧虹,

单位：1.贵州大学数学与统计学院,贵阳550025；2.安顺学院数学与计机科学学院,贵州安顺561000；

关键词：动态经济环境调度,免疫系统,克隆选择原理,大规模约束,多目标优化,

基金：国家自然科学基金资助项目(62241301,61762001)；贵州省教育厅创新群体重大研究资助项目(黔教合KY字［2019］069)；贵州省教育厅青年科技人才成长资助项目(黔教合KY字［2020］131号)；安顺学院研究生创新专项资助项目(asxysrt(202223)号)；；

动态经济环境调度（DEED）问题是电力系统调度中一类含大规模约束的高维多目标优化问题，传统的进化算法易于陷入局部最优，使得所获的Pareto前沿分布性和收敛性差。为了充分挖掘免疫系统的克隆选择原理，提出一种混杂免疫多目标优化算法（HIMOA）。该算法以传统进化算法为基本框架，面对高维决策变量优化易于陷入局部最优的缺陷，改进外部存档更新机制以保存历代优秀的多样性个体，采用克隆、高斯突变策略强化局部开采能力，有效地迫使算法跳出停滞搜索状态。为应对大规模约束，提出逐步微调机组出力策略，提高进化群体的可行性。数值仿真实验以10机系统为测试算例，将HIMOA与著名的六种算法MODE、NSGA-Ⅱ、IMOEA/D-CH、ADEA、MOHDE_SAT、MONNDE进行比较分析，结果表明，HIMOA能为DEED问题的10机系统提供较好的Pareto解，所获的Pareto前沿收敛性和分布性优越于其他算法，各评价指标的箱型图表明HIMOA具有优越于其他算法的统计特征。

来源：2023年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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