基于遺傳算法的電力工程多目標(biāo)優(yōu)化研究.pdf

1、電力工程與一般的工程項(xiàng)目相比，對使用時的安全性和穩(wěn)定性要求更高。工期、成本和質(zhì)量三大目標(biāo)的均衡實(shí)現(xiàn)是確保電力工程項(xiàng)目高效、高質(zhì)完成的必要條件。為了保證工程項(xiàng)目的順利實(shí)施和完成，就必須優(yōu)化各個目標(biāo)之間的利益關(guān)系，使整體目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。傳統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化方法在實(shí)際的工程優(yōu)化過程中局限性很大，而遺傳算法具有簡單易操作、通用以及適于并行處理等優(yōu)點(diǎn)，而且在求解多目標(biāo)優(yōu)化問題上有較好的收斂性和可操作性。
　　本文主要研究遺傳算法在電力工程多目

2、標(biāo)優(yōu)化問題中的應(yīng)用。首先研究了適用于多目標(biāo)優(yōu)化問題的通用數(shù)學(xué)模型，對傳統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法進(jìn)行了詳細(xì)分析。其次對模式定理和積木塊假設(shè)的含義和涉及的定理進(jìn)行了研究，分析了遺傳算法的主要構(gòu)成要素和運(yùn)算步驟。研究了具有代表性的幾種多目標(biāo)遺傳算法的原理和特點(diǎn)，包括向量評估算法(VEGA)、多目標(biāo)遺傳算法(MOGA)和非支配排序遺傳算法(NSGA)。對非支配排序遺傳算法的改進(jìn)算法NSGA-Ⅱ進(jìn)行了詳細(xì)研究。最后，建立了三維的工期-成本-質(zhì)量的多目標(biāo)優(yōu)