基于遺傳算法的能源結(jié)構(gòu)多目標優(yōu)化模型的研究.pdf

1、多目標優(yōu)化問題一直是能源科學和工程研究領域的難點和熱點問題。而遺傳算法可以處理大的問題空間，在一個進化代內(nèi)得到多個可行解，且對問題沒有先驗知識的要求。因此，采用遺傳算法求解能源優(yōu)化問題成為這一領域的發(fā)展趨勢。在實際應用中，能源優(yōu)化問題中的隨機性和模糊性，使得考慮客觀存在的模糊優(yōu)化更加符合工程實際。但是由于遺傳算法本身的局限性，使得目前求解模糊多目標優(yōu)化問題存在一些缺陷。鑒于此，對多目標遺傳算法和模糊優(yōu)化相關理論方法進行研究和實驗分析。在

2、此基礎上，將可行方向以及隸屬函數(shù)的思想引入遺傳算法，并將其應用于能源模糊優(yōu)化模型的求解。 在遺傳算法的變異操作中引入可行方向法的理論，這種方法能夠?qū)€體沿著可行方向引向最優(yōu)解區(qū)域，從而迅速接近最優(yōu)解集。將隸屬函數(shù)的概念引入傳統(tǒng)GA，通過對個體違背約束的評價，把不可行解的信息嵌入到適應度函數(shù)中。并提出一種自適應的評價函數(shù)，采用新的權重調(diào)整方法，從而獲得朝向正理想點的搜索壓力。將環(huán)境、經(jīng)濟等因素納入傳統(tǒng)的能源優(yōu)化中，建立帶有多個模糊