多指标决策的较多最优方案与较多非劣方案

本文介绍了由比较因素决定的较多序与方案的比较因子，并在较多序的基础上定义了较多最优方案与非劣方案．同时对其存在性、控制结构集、几何条件、局部较多最优方案与非劣方案及其存在性、算法等进行了讨论．

梯级水电站多目标发电优化调度

以发电量和保证出力为目标建立梯级水电站的多目标发电优化调度模型,对三峡梯级中长期发电优化调度进行研究。针对传统方法求解多目标优化问题的局限,提出一种强度Pareto差分进化算法(Strength Pareto Differenti-al Evolution,SPDE)用于求解梯级水电站的多目标发电优化调度问题。SPDE以差分进化算法(Differential Evolution,DE)为基础,采用SPEA2的适应度评价方法,并根据多目标优化的特点对DE的进化算子进行修正。同时,提出一种自适应柯西变异策略(Adaptive Cauchy Mutation,ACM)用于克服算法的早熟收敛问题。三峡梯级水电站实例研究结果表明,SPDE可同时考虑两个目标并有效处理复杂约束条件,一次运行即可得到一组在各目标分布均匀、分布范围广的非劣调度方案供决策者评价优选。

基于多目标差分进化算法的水库多目标防洪调度研究

为求解水库多目标防洪优化调度问题,提出一种基于自适应柯西变异的多目标差分进化算法,克服了早熟收敛问题,提高了收敛精度;同时,根据多目标优化的特点对差分算子进行修正,并引入外部档案技术,提高了算法的收敛速度。本文以坝前最高水位最低、最大下泄流量最小和汛末水位最接近汛限水位为目标,对三峡水库展开多目标防洪调度研究,结果表明,该算法可在较短时间内生成大量在各目标分布均匀、分布范围广的非劣调度方案供决策者评价优选,为水库多目标防洪调度决策提供了一种新的调度方案生成方法。

基于多目标文化差分进化算法的水火电力系统优化调度

为有效求解节能减排背景下水火电力系统的多目标优化调度问题,提出一种多目标文化差分进化算法(Multi-objective cultured differential evolution,MOCDE)。MOCDE以文化算法(Cultural algorithm,CA)为框架,以差分进化算法(Differential evolution,DE)为群体空间演化方法;同时,根据DE算子及多目标优化的特点,在信念空间中设计了三种知识结构,并利用这些知识结构指导种群演化,提高了算法的收敛速度并克服早熟收敛问题。此外,提出一种基于逐步调整策略的约束处理方法,可有效处理等式约束。研究结果表明,MOCDE可快速获得一组分布性好、收敛精度高的非劣调度方案集,是求解水火电力系统多目标优化调度问题的一种有效方法。

梯级水库多目标优化调度多属性决策研究

为客观全面评价梯级水库多目标优化调度方案的合理性,需对多目标优化调度非劣方案集进行多属性决策,以便获得最佳均衡方案。文章首先构建了梯级水库多目标优化调度多属性决策指标集,并采用基于权重的投影寻踪模型对非劣方案集进行多属性决策,以此应用于汀江流域棉花滩-青溪梯级水库。实例研究表明该决策模型合理可行,决策结果能够充分发挥流域水资源综合效益,促进流域梯级水资源更合理健康地利用。