改进的混沌优化方法在电站机组负荷分配中的应用

摘要

利用搜索过程中的先验知识,提出了一种改进的变尺度混沌优化算法,对电厂机组负荷分配这一类高维、非线性问题进行寻优。该算法利用混沌运动的遍历性和随机性进行全局搜索,结合下降法思想在当前最优解的局部空间搜索,提高算法的收敛速度。通过罚函数,将非线性约束问题转化为非约束问题求解,在寻优操作过程中检验解的有效性。并采用目标函数中负荷取值区间判别方法,降低优化问题的规模,减少了计算次数。与传统遗传算法相比,改进的混沌优化算法获得了更好的效果。