一种基于帝国主义竞争算法的碳‑能复合流求解方法

摘要

本发明涉及到一种基于帝国主义竞争算法的碳‑能复合流求解方法,通过采用基于多元文化迁移的帝国主义竞争强化学习算法来对电力系统的碳‑能复合流进行优化,各个帝国采用强化学习算法中的值函数矩阵作为其文化矩阵，各寻优国家通过与环境的相互作用对文化矩阵进行更新，并依据文化矩阵进行动作选择以提高策略的全局性,文化矩阵中的知识会被实时存储并通过多元文化迁移以提高后续新任务的寻优效率；本发明所采用的方法是基于文化迁移的帝国主义竞争强化学习算法是一种较新的智能算法，具有收敛速度快、全局收敛性更强以及稳定性更高等优点，从而实现大规模电力系统的快速碳‑能复合流优化。