【摘 要】
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提出了一种基于外部档案(EA)的多目标人工蜜蜂群优化算法(MOABC)。MOABC算法通过帕累托支配(Pareto Domination)的概念比较解的优劣,并通过建立EA以保存找到解集。同时为了使
【机 构】
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沈阳工业大学风能技术研究所,沈阳大学信息工程学院
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金项目(201202170);辽宁省科技创新重大专项项目(201303005);沈阳市科技计划项目(F13-063-2-00)
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提出了一种基于外部档案(EA)的多目标人工蜜蜂群优化算法(MOABC)。MOABC算法通过帕累托支配(Pareto Domination)的概念比较解的优劣,并通过建立EA以保存找到解集。同时为了使解集分布更均匀,采用广泛学习策略保证算法的多样性。通过3个多目标测试函数上的试验结果,验证了MOABC优于多目标粒子群优化算法。然后将MOABC应用于求解两目标的微电网调度问题。对多微电源的微电网调度进行实例仿真。结果显示,MOABC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很强的优越性。
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