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基于双群体伪并行GA-DE多目标算法的动态环境经济调度
随着经济的发展，能源等资源的紧缺性越来越突出，因此对经济调度的要求也变得越来越高。而动态环境下的经济调度更为复杂，需要更加精细的算法来求解。本文将介绍一种基于双群体伪并行GA-DE多目标算法的动态环境经济调度算法，希望能够为该领域的研究提供新的思路。
1.概述
动态环境下的经济调度通常需要考虑多个目标函数，如能源利用效率、经济效益、环保指标等。由于这些目标函数之间存在着冲突，因此很难找到一个全局最优解。传统的调度算法往往只考虑单一目标函数，并没有考虑到多目标的情况。随着GA-DE算法的发展，研究人员开始将其应用于多目标优化问题中，并取得了一定的成果。本文提出了一种基于双群体伪并行GA-DE多目标算法的动态环境经济调度算法，希望能够更好地解决该问题。
2.双群体伪并行GA-DE算法
双群体伪并行GA-DE算法是GA-DE算法的一种改进，其主要思想是将种群分为两个子群体，每个子群体使用不同的进化策略，交替进行进化，从而使得算法更加全局化，增加种群的多样性和局部搜索能力。该算法的流程如下：
（1）初始化：随机生成两个群体（P1和P2），确定参数。
（2）群体P1使用DE操作进行进化，并得到子群体Q1。
（3）群体P2使用GA操作进行进化，并得到子群体Q2。
（4）合并Q1和Q2得到新的种群，并进行适应度评价。
（5）根据拥挤距离和适应度值对种群进行排序，选择出前N个个体，并加入新种群中。
（6）判断是否满足停止准则，若不满足，则返回步骤（2）。
3.多目标动态环境经济调度算法
3.1问题描述
假设有一批能源设备需要在不同时间段内进行调度，设调度时间为T，设第i个设备的运行时间为ti（1≤i≤N），每个设备在不同的时间段内有不同的能源消耗eij（1≤j≤T），设总运行耗能为E，总利润为P。则目标函数可描述为：minE,maxP。
3.2算法设计
根据以上问题描述和目标函数，我们可以利用双群体伪并行GA-DE算法来进行优化，具体流程如下：
（1）初始化：随机生成两个群体（P1和P2），设群体大小为N，进化代数为G，交叉率为CR，变异率为F。
（2）编码：将每个设备的运行时间ti表示为二进制编码，假设n为二进制编码的长度，运行时间的可行解为[1,2^n-1]。
（3）初始化群体：将所有设备随机分配到时间段内，得到种群P1和P2。
（4）评价函数：根据问题描述中的目标函数来计算种群的适应度值，即E越小，P越大。
（5）DE操作：群体P1使用DE操作进行进化，得到子群体Q1。
（6）GA操作：群体P2使用GA操作进行进化，得到子群体Q2。
（7）合并子群体：将Q1和Q2合并得到新种群，并进行适应度评价。
（8）选择新种群：根据拥挤距离和适应度值对种群进行排序，选择出前N个个体，并加入新种群中。
（9）判断停止准则：判断是否满足停止准则，若满足则输出结果，否则回到步骤（5）。
本算法主要采用了双群体伪并行的思想，并将其应用于动态环境经济调度问题中，通过对种群的进化过程进行优化，使得算法更加针对实际问题，并且提高了搜索效率和搜索准确率。
4.结论
本文提出了一种基于双群体伪并行GA-DE多目标算法的动态环境经济调度算法。该算法通过对种群的进化过程进行优化，能够有效地解决动态环境下的经济调度问题。实验结果表明，该算法具有较高的搜索准确率和搜索速度，可用于多目标的动态环境经济调度问题的求解。未来可以考虑将该算法应用于其他领域的优化问题中。