基于MOEA/D多目标优化算法的联合冷水机组负载分配问题研究

摘要

联合冷水机组的负载分配问题是工程中的一类优化问题。在总负载需求一定的情况下，通过对冷水机组的负载分配达到降低总能耗的目的，这是一个约束优化问题。不仅考虑机组降低能耗这一目标，还考虑机组性能最佳，这就是多目标约束优化问题。传统的优化算法受限于优化问题的目标函数特性，无法应用于大多数的多目标优化问题。随着进化算法的兴起，多目标进化算法因为本身的全局搜索能力和并行性而广泛应用于此类问题。 本文基于MOEA/D算法框架，通过进行算法改进以解决联合冷水机组的负载分配的相关问题。本文的主要贡献如下： （1）使用多目标法解决约束优化问题。通过多目标法处理约束条件，以扩大搜索范围，避免算法陷入局部最优解。多目标法同时可以求解出较多的最优解集，以供抉择者根据不同的误差容忍度进行选择设置。 （2）使用改进的分解策略处理目标函数值范围差异较大问题。本文使用权重向量对多个目标函数进行聚合操作，而不同的目标函数具有不同的值域范围，从而导致个别目标函数在最终的求解过程中获得较大的影响力，而个别目标对结果几乎没有存在感，为了消除这个影响，而对分解策略进行标准化改造，以统一取值范围消除影响。 （3）增加有偏支配关系，加快约束目标函数处理速度。在约束条件改造为约束目标函数后，虽然扩大了搜索范围，避免陷入局部最优，但是多一个搜索目标就多了一些计算复杂度，为了减少此类消耗，本文增加了有偏支配的方式加快约束目标的搜索过程，让更多的计算能力用于原来目标的搜索过程。

目录

第一章 绪 论

1.1研究的背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3论文主要研究内容及其创新点

1.4论文组织结构

第二章 背景知识介绍

2.1多目标优化相关概念

2.2联合冷水机组负荷分配问题

2.3基于分解的多目标进化算法MOEA/D

2.4约束优化问题

2.5本章小结

第三章 MOEA/D在双目标冷水机组负载分配中的应用

3.1多目标分解策略

3.2邻域构建过程

3.3差分进化操作

3.4 MOEA/D进化算法描述

3.5仿真实验及结果分析

3.6本章小结

第四章 MOEA/D算法在三目标冷水机组负载分配中的应用

4.1 MOEA/D算法分解策略

4.2改进的变异算子和子问题更新策略

4.3改进的MOEA/D-DE算法描述

4.4仿真实验及结果分析

4.5本章小结

第五章 总结与展望

5.1论文的主要工作和创新点

5.2后续研究工作的展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文