基于免疫思维进化算法的机组负荷优化分配的中期报告.docx

基于免疫思维进化算法的机组负荷优化分配的中期报告
本项目旨在根据免疫思维进化算法实现机组负荷优化分配。首先对机组负荷进行建模，考虑各个机组的发电能力，燃料成本和启动费用。然后引入免疫思维进化算法优化算法，该算法能够模拟免疫系统进化机制的寻优过程，从而寻找到最优的机组负荷分配方案。中期报告，我们完成了以下工作。
1.确定优化目标。我们的优化目标是最小化成本，同时需要保持发电能力，使得所有的负荷都得到满足。我们采用了适应度函数作为目标函数，并根据该函数评估所有方案的适应度值。
2.完成模型和算法编程。我们完成了机组负载模型的编写，包括机组发电能力、燃料成本和启动费用等参数的定义。然后，我们编写了基于免疫思维进化算法的机组负荷优化分配算法，将模型和算法集成到一个完整的系统中。
3.完成结果分析。我们采用了多次实验，分别根据实验结果进行了分析。这些实验包括不同参数设定下的优化结果，以及不同任务分配情况下的最优解。分析结果表明，我们的方法与传统的算法相比，在寻找最优解时更具有优势。
接下来，我们将主要完成调参工作，并通过更多的实验来验证我们免疫思维进化算法的优势，并进一步提高算法的效率和精度。我们的最终目标是为电力系统的负荷分配问题提供一种可靠且高效的解决方案。