基于混沌改进和声搜索的经济排放调度优化

本文主要探讨了"混沌改进和声搜索算法在经济排放调度问题中的应用"。混沌改进和声搜索算法（CIHSA）是一种创新的优化方法，它是在原始和声搜索算法（HSA）的基础上进行了一系列关键改进。首先，CIHSA引入了混沌模式，而非传统的均匀分布随机数，这提高了算法的随机性和多样性，有助于避免陷入局部最优。其次，动态调整算法参数确保了其适应性和灵活性，使算法能更好地应对复杂问题。 文中还提到，CIHSA采用了虚拟和声记忆机制，增强了对先前搜索状态的记忆，这有助于在搜索过程中更有效地探索和利用有效的解决方案。为了增强算法的局部优化能力，一种新型的局部优化策略也被纳入到算法流程中，进一步提高了搜索效率。 经济排放调度（CEED）问题是一个典型的高维非凸优化问题，涉及多目标、等式和不等式约束，具有实际工程中的复杂性。作者通过在六种不同的测试系统中，包括6至140个发电机的电力系统模型，分析了CIHSA在处理阀点负载效应、斜坡率限制以及功率传输损耗时的表现。实验结果显示，CIHSA在寻求最优解时所需迭代次数显著减少，且得到的解决方案质量优于众多现有研究。 与众多已发表的研究成果进行对比后，CIHSA在解决CEED问题上的性能得到了显著的证实，显示出其在实际工程中的优越性。值得注意的是，该研究是在Elsevier的《计算设计与工程》杂志上发表，遵循CCBY-NC-ND许可证，意味着读者可以在此链接<www.elsevier.com/locate/jcde>上免费访问并了解详细内容。 总结来说，混沌改进和声搜索算法作为一种新颖的优化工具，为经济排放调度问题提供了高效且准确的解决方案，展现了在工程优化领域的潜力和价值。通过对比实证分析，它证明了在处理复杂约束条件下优化问题时，CIHSA的有效性和竞争力。