發(fā)布時間：2021-05-12 05:30

　　我國小水電資源豐富,分布廣泛。如何有效地利用小水電資源對農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟,生態(tài)等發(fā)展有著重要意義。隨著近年來小水電調(diào)度由人工調(diào)度轉(zhuǎn)向智能優(yōu)化調(diào)度,研究并選取優(yōu)秀的多目標優(yōu)化算法在調(diào)度中起著至關(guān)重要的作用。本文重點研究并改進了基于分解的多目標優(yōu)化算法MOEA/D,針對原先算法中解集容易陷入局部最優(yōu)的問題,提出了基于角度選擇的改進MOEA/D算法MOEA/D-AU,該算法擁有更加良好的分布性和收斂性平衡;而后又對MOEA/D-AU進行了改進,引入了自適應(yīng)策略來提升算法收斂過程中的自適應(yīng)能力,提出了基于自適應(yīng)角度選擇的改進MOEA/D-AU算法MOEA/D-AAU。最后參與設(shè)計開發(fā)了小水電智能調(diào)度管理系統(tǒng),并根據(jù)實際情況選取建立合適的小水電群優(yōu)化調(diào)度模型,將前面提出的MOEA/D-AAU算法運用其中并運算出科學的調(diào)度方案。本文的主要工作如下:（1）針對原始的基于分解的多目標優(yōu)化算法MOEA/D在迭代過程中,解集容易陷入局部最優(yōu),解集的分布性欠佳等問題,引入角度選擇的思想提出了MOEA/D-AU算法。實驗結(jié)果表明,MOEA/D-AU較原來的算法表現(xiàn)更加優(yōu)秀,具有更好的收斂性和分布性。（2）針對基于... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學浙江省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
    1.2 小水電多目標優(yōu)化調(diào)度研究現(xiàn)狀
        1.2.1 小水電多目標優(yōu)化調(diào)度國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 小水電多目標優(yōu)化調(diào)度算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 小水電多目標優(yōu)化調(diào)度發(fā)展趨勢
    1.3 論文來源與組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 課題來源
        1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 多目標優(yōu)化問題與標準分解算法
    2.1 引言
    2.2 多目標優(yōu)化問題
        2.2.1 多目標優(yōu)化問題簡述
        2.2.2 基于分解的多目標優(yōu)化算法MOEA/D的提出
    2.3 基于分解的多目標優(yōu)化算法MOEA/D框架
        2.3.1 多目標分解方法
        2.3.2 算法流程
    2.4 MOEA/D算法框架研究現(xiàn)狀
        2.4.1 MOEA/D算法框架的不同研究路線
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于角度選擇的改進MOEA/D算法
    3.1 引言
    3.2 標準算法存在的問題
    3.3 MOEA/D-AU算法
        3.3.1 算法基本原理
        3.3.2 算法實現(xiàn)及流程
        3.3.3 算法復雜度分析
    3.4 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
        3.4.1 標準測試函數(shù)及性能評價指標
        3.4.2 比較算法及實驗參數(shù)設(shè)定
        3.4.3 角度范圍系數(shù)G的影響
        3.4.4 實驗結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于自適應(yīng)角度選擇的改進MOEA/D-AU算法
    4.1 引言
    4.2 自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整策略
    4.3 MOEA/D-AAU算法
        4.3.1 自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整策略的引入
        4.3.2 算法實現(xiàn)及流程
        4.3.3 算法復雜度分析
    4.4 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
        4.4.1 標準測試函數(shù)及性能評價指標
        4.4.2 實驗比較算法及參數(shù)設(shè)定
        4.4.3 實驗結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 梯級小水電智能調(diào)度管理系統(tǒng)及算法應(yīng)用
    5.1 前言
    5.2 系統(tǒng)分析與設(shè)計
        5.2.1 系統(tǒng)設(shè)計要求
        5.2.2 系統(tǒng)開發(fā)框架
        5.2.3 系統(tǒng)運行環(huán)境
    5.3 調(diào)度管理系統(tǒng)功能模塊設(shè)計
        5.3.1 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)
        5.3.2 調(diào)度決策模塊
        5.3.3 智能算法模塊
        5.3.4 調(diào)度模型模塊
        5.3.5 數(shù)據(jù)管理模塊
    5.4 管理系統(tǒng)整體及各模塊實現(xiàn)
        5.4.1 系統(tǒng)整體界面
        5.4.2 系統(tǒng)各模塊界面
    5.5 MOEA/D-AAU算法系統(tǒng)實現(xiàn)
        5.5.1 調(diào)度模型原則
        5.5.2 小水電多目標調(diào)度模型
        5.5.3 MOEA/D-AAU算法系統(tǒng)實現(xiàn)
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間參加的科研項目和成果



本文編號：3182826