混杂免疫多目标优化算法及对动态经济环境调度问题优化

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摘 要：动态经济环境调度（DEED）问题是电力系统调度中一类含大规模约束的高维多目标优化问题，传统的进化算法易于陷入局部最优，使得所获的Pareto前沿分布性和收敛性差。为了充分挖掘免疫系统的克隆选择原理，提出一种混杂免疫多目标优化算法（HIMOA）。该算法以传统进化算法为基本框架，面对高维决策变量优化易于陷入局部最优的缺陷，改进外部存档更新机制以保存历代优秀的多样性个体，采用克隆、高斯突变策略强化局部开采能力，有效地迫使算法跳出停滞搜索状态。（剩余16423字）

试读结束

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