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宏观进化多目标遗传算法在梯级水库调度中的应用
引用本文:陈小兰,熊立华,万民,盖永岗. 宏观进化多目标遗传算法在梯级水库调度中的应用[J]. 水力发电学报, 2009, 28(3): 5-9,68
作者姓名:陈小兰  熊立华  万民  盖永岗
作者单位:武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉,430072;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉,430072;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉,430072;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉,430072
基金项目:霍英东教育基金会高等院校青年教师基金,国家自然科学基金,教育部新世纪优秀人才支持计划 
摘    要:宏观进化多目标遗传算法(macro-evolutionary multi-objective genetic algorithm,简称MMGA),是一种新的高等物种进 .化算法,它可以避免传统遗传算法(genetic algorithm,简称CA)在选择过程中出现的早熟收敛现象.MMGA是综合宏观进行化算法(macro-evolutionary algorithm,简称MA)与GA而形成的,该算法的特点是引进了MA算法中的种群问关联矩阵.利用种群间的适应度信息和个体间的距离信息,能够保持种群的多样性,为解决多目标规划问题提供了一条新的途径.本文将介绍MMGA算法的原理及步骤,并将其用到水库多目标优化调度中.

关 键 词:水库调度  多目标优化  遗传算法  宏观进化

Application of the macro-evolutionary multi-objective genetic algorithm to the operation of cascade reservoirs
CHEN Xiaolan,XIONG Lihua,WAN Min,GE Yonggan. Application of the macro-evolutionary multi-objective genetic algorithm to the operation of cascade reservoirs[J]. Journal of Hydroelectric Engineering, 2009, 28(3): 5-9,68
Authors:CHEN Xiaolan  XIONG Lihua  WAN Min  GE Yonggan
Affiliation:State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science;Wuhan University;Wuhan 430072
Abstract:Macro-evolutionary multi-objective genetic algorithm is a new kind of algorithm inspired by the high-level species evolution,which can avoid the premature convergence that arise during the selection process of conventional GA. MMGA is an integration of macro-evolutionary algorithm(MA) and genetic algorithm(GA). By introducing it into the connectivity matrix W between species in MA,it can utilize the fitness information between species and the distance information between individuals. Consequently the divers...
Keywords:reservoir operation  multi-objective optimization  genetic algorithm  macro-evolutionary  
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