基于混沌改进和声搜索的经济排放调度优化提升策略

本文主要探讨了"计算设计与工程学报"上发表的一篇研究论文，标题为"基于混沌改进和声搜索算法的经济排放调度优化"。该研究由Hamid Rezaiea等人进行，他们在文中提出了一种创新的优化方法——混沌改进和声搜索算法(CIHSA)，旨在解决复杂且具有挑战性的经济排放调度(CEEED)问题。CEEED是一个高维非凸优化问题，涉及众多发电机的调度，需同时考虑阀点负载效应、斜坡率限制以及功率传输损耗等因素。 在混沌改进和声搜索算法中，作者对原始的和声搜索算法(HSA)进行了多项关键改进。首先，他们利用混沌模式而非均匀分布的随机数生成器，以增强算法的随机性和灵活性。其次，动态调整算法参数，确保在搜索过程中的适应性和自适应性。此外，引入了虚拟和声记忆机制，这有助于算法在搜索过程中更好地保留并利用先前的信息。这些改进不仅提升了算法的鲁棒性、准确性和搜索效率，还减少了找到最优解所需迭代次数。 研究中，作者在六个不同规模的测试系统上，包括6、10、13、14、40和140个发电机，验证了CIHSA的有效性。通过与众多现有研究结果进行对比，CIHSA显示出优秀的性能，尤其是在处理CEEED问题时，能够提供更高质量的解决方案，相较于传统的优化技术和其他现有的算法，它展现了明显的优越性。 该论文发表于《计算设计与工程》杂志，是Elsevier出版服务的一部分，遵循CCBY-NC-ND许可证，允许读者在指定条件下自由访问和分享文章。这项研究不仅展示了混沌改进和声搜索算法在复杂优化问题上的应用潜力，也为工程设计和决策过程中的优化策略提供了新的视角和技术支持。