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针对基于Pareto占优机制和拥挤距离的经典多目标智能算法在迭代过程中没有考虑决策者的偏好知识,从而影响了算法收敛性的问题,提出了一种基于E占优的多目标二进制粒子群算法求解配电网故障恢复。通过采用改进原点距离的E占优机制,可以将决策者的偏好知识有效地融入到故障恢复方案的评价过程中。在算法迭代过程中,采用轮盘赌策略更新群体极值,采用方案的综合值对外部档案进行维护,使得决策者的偏好知识可以有效地指导下一代种群的产生。最后,通过算例验证了所提算法的可行性和有效性,并且该方法比基于Pareto占优机制和拥挤距离的多目标智能算法拥有更好的收敛性能,得到的最优前沿数量更少,质量更高。 相似文献
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针对测试条件下多目标优化的问题,提出一种在不可靠测试条件下的测试优化选择方法.通过对测试优化选择过程进行分析,建立多目标优化的数学模型,利用最大似然估计法得到故障测试样本参数信息,采用E占优多目标粒子群算法选取最优解,并通过某导弹雷达组件实例验证了算法的有效性与可用性.结果表明:该方案可在兼顾所有因素的同时,着重关注漏检率因素. 相似文献
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