為了降低周期內(nèi)能耗費(fèi)用和減小啟用蓄水池規(guī)格,建立一套海水淡化裝置的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)。采用嵌套型遺傳算法對(duì)各決策變量進(jìn)行串行搜索,首先對(duì)蓄水池組合進(jìn)行優(yōu)化,包括內(nèi)外兩層遺傳算法,其中內(nèi)層遺傳算法是對(duì)機(jī)組啟停向量進(jìn)行搜素和對(duì)決策變量供水向量進(jìn)行搜索,外層遺傳算法是采用二進(jìn)制編碼對(duì)蓄水池組合進(jìn)行隨機(jī)搜索。其次對(duì)機(jī)組啟停向量以及供水向量作進(jìn)一步優(yōu)化。仿真結(jié)果表明了所提出的嵌套型遺傳算法能夠?qū)崿F(xiàn)海水淡化系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、高效、安全運(yùn)行,所采取的串行搜索方法的搜索能力有明顯提高。 

【文章來源】：綏化學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,40(08)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

機(jī)組與蓄水池的基本配置圖

本文所采取的嵌套型遺傳算法的搜索算法流程圖如圖2所示。整個(gè)過程包括內(nèi)、外2層遺傳算法，采用串接搜索的方式對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行搜索，在確定最優(yōu)的蓄水池組合N之后，再利用內(nèi)層遺傳算法1以及內(nèi)層遺傳算法2對(duì)M以及Q進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。（一）蓄水池組合N的優(yōu)化。對(duì)蓄水池組合N進(jìn)行優(yōu)化包括內(nèi)外2層遺傳算法，其中內(nèi)層遺傳算法包括對(duì)機(jī)組啟停向量M進(jìn)行搜素和對(duì)決策變量Q進(jìn)行搜索，外層遺傳算法是采用二進(jìn)制編碼對(duì)蓄水池組合N進(jìn)行隨機(jī)搜索。

根據(jù)上述的模型和約束條件對(duì)種群內(nèi)個(gè)體進(jìn)行隨機(jī)搜索，當(dāng)搜索到的個(gè)體適應(yīng)度達(dá)到1時(shí)，表示該個(gè)體不受各懲罰條件的約束，即為我們所希望得到的可行解。內(nèi)層遺傳算法1的仿真圖形如圖3所示。2.內(nèi)層遺傳算法2。決策變量Q是在滿足啟停向量M的基礎(chǔ)上取得的最小化運(yùn)行費(fèi)用。決策變量Q的約束條件為總供水量約束和機(jī)組供水量約束，該算法的搜索模型如式（15）所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3025176