求解机组组合问题的多种群混沌蚁群算法

资 源 简 介

求解机组组合问题的多种群混沌蚁群算法

详 情 说 明

机组组合问题是电力系统运行中的重要优化问题，其目标是在满足各种约束条件下，合理安排发电机组的启停状态和出力大小，以最小化发电成本。传统方法如优先顺序法和动态规划法在处理大规模问题时容易陷入维数灾难。本文将介绍一种融合多种群策略和混沌优化的改进蚁群算法。

算法核心思想是将传统蚁群算法扩展为多个子种群并行搜索。每个子种群采用不同的信息素更新策略：精英子种群保留最优解信息，探索子种群负责全局搜索，开发子种群专注于局部精细搜索。这种分工协作机制有效平衡了算法的探索与开发能力。

混沌优化被引入到算法初始化阶段，利用Logistic映射的遍历性和随机性生成初始解群，避免算法过早收敛。在信息素更新环节，采用混沌扰动策略对信息素矩阵进行微调，增强算法跳出局部最优的能力。

针对机组组合问题的离散特性，算法设计了专门的解表示方式：采用二进制编码表示机组启停状态，连续变量表示机组出力水平。约束处理采用惩罚函数法，将爬坡速率、最小启停时间等复杂约束转化为目标函数的惩罚项。

该算法在求解精度和收敛速度上相比传统方法有明显优势。多种群机制提高了搜索效率，混沌优化增强了全局探索能力，特别适合处理高维、非线性的机组组合问题。实际应用中可根据问题规模灵活调整子种群数量和信息素参数。