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计算机工程 ›› 2010, Vol. 36 ›› Issue (22): 173-174. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.22.062

• 人工智能及识别技术 • 上一篇    下一篇

多种群协同进化算法在经济调度中的应用

吴应斌1,孟宪明2,陈瀚宁2   

  1. (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)
  • 出版日期:2010-11-20 发布日期:2010-11-18
  • 作者简介:吴应斌(1961-),男,副教授、硕士,主研方向:计算机控制,图形识别,人工智能;孟宪明,助理研究员、硕士;陈瀚宁,博士
  • 基金资助:
    国家“863”计划基金资助项目(2006AA04A124)

Application of Multi-Species Coevolutionary Algorithm in Economic Dispatch

WU Ying-bin1, MENG Xian-ming2, CHEN Han-ning2   

  1. (1. Teaching Affairs Office, Liaoning Radio and TV University, Shenyang 110034, China; 2. Key Laboratory of Industrial Informatics, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China)
  • Online:2010-11-20 Published:2010-11-18

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。

关键词: 粒子群优化算法, 共生, 电力调度

Abstract: 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.

Key words: Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm, symbiosis, power dispatch

中图分类号: