变尺度混沌优化方法在电站经济运行中的应用

摘要

变尺度混沌优化方法（Ｍｕｔａｔｉｖ Ｓｃａｌｅ Ｃｈａｏｓ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｅｍ，ＭＳＣＯＡ）利用混沌现象的特点，把混沌变量映射到待寻优变量区间，不断缩小优化变量的搜索空间和提高搜索精度，从而有较高的搜索效率。对几个测试函数的优化计算验证了该方法有的效性。电站经济运行问题是一个具有整型变量、连续变量及非线性函数的混合整数非线性规划，本语文将变尺度混沌优化方法首次应用到电站