多种群协同进化算法在经济调度中的应用  

Application of Multi-Species Coevolutionary Algorithm in Economic Dispatch

作　　者：吴应斌[1] 孟宪明[2] 陈瀚宁[2] 

机构地区：[1]辽宁广播电视大学教务处,沈阳110034 [2]中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学重点实验室,沈阳110016

出　　处：《计算机工程》2010年第22期173-174,共2页Computer Engineering

基　　金：国家"863"计划基金资助项目(2006AA04A124)

摘　　要：为解决同时考虑环保要求、发电费用等多个目标的经济调度问题,基于生态系统中不同物种间的互利共生现象,提出一种多种群共生进化优化(SMSO)算法。对一个30节点IEEE系统进行计算,结果显示SMSO算法在获得最优Pareto解集、降低计算复杂度、提高收敛效率等方面具有较大的优越性。A symbiotic multi-swarm coevolutionary optimization algorithm named SMSO（Symbiotic Multi-Species Optimization） is presented for multi-objective economic power dispatch problems such as environment protection and power cost. The effectiveness of SMSO is demonstrated with the IEEE 30-bus system, and the results demonstrate the better Pareto front, the computation complexity reduction and the convergence efficiency improvement of the proposed algorithm.

关 键 词：粒子群优化算法 共生 电力调度 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]