【摘 要】
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针对传统多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)在进化过程中存在的不足,首先利用拟随机Halton序列及自适应调整的方法对初始种群多样性和算法收敛性进行改进;然后选取小浪底水库为例,建立
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针对传统多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)在进化过程中存在的不足,首先利用拟随机Halton序列及自适应调整的方法对初始种群多样性和算法收敛性进行改进;然后选取小浪底水库为例,建立水库多目标优化调度模型,并运用改进的NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解;最后采用模糊优选法对得到的Pareto最优解集进行方案优选。结果表明,改进的算法相比传统算法更为高效、合理,且调度结果符合客观实际。
Aiming at the shortcomings of the traditional multi-objective genetic algorithm (NSGA-Ⅱ) in evolutionary process, the initial population diversity and algorithm convergence are improved by using quasi-random Halton sequence and adaptive adjustment method. Then, taking Xiaolangdi Reservoir as an example, The reservoir multi-objective optimization scheduling model is established, and the improved NSGA-Ⅱ algorithm is used to solve the model. Finally, the optimal solution set of Pareto optimal solution is optimized by fuzzy optimization method. The results show that the improved algorithm is more efficient and reasonable than the traditional one, and the scheduling result is in line with the objective reality.
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