改进高斯柯西差分进化算法求解热电联产经济调度

热电联产经济调度(combined heat and power economic dispatch,CHPED)是一类复杂的非线性约束最优化问题,智能优化算法则是近年来求解CHPED的主流方法。针对目前智能优化算法求解CHPED存在易于陷入局部最优、精度不佳等问题,提出了一种改进的差分进化算法,即高斯柯西差分进化(Gaussian-Cauchy differential evolution,GCDE)算法。GCDE算法对标准差分进化算法进行了两方面的改进:一方面采用自适应参数策略来调节算法的控制参数,提升算法的求解稳定性;另一方面采用高斯柯西变异策略来进行局部搜索,增强算法的搜索精度。将GCDE算法应用于求解7台机组和24台机组的CHPED模型,并与现有差分进化算法结果进行了对比,结果表明GCDE算法在求解CHPED问题时具有较好的求解精度和稳定性。