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基于混合DE-PSO多目标算法的动态环境经济调度
基于混合DE-PSO多目标算法的动态环境经济调度
摘要：
随着环境问题的日益严重，对于动态环境下的经济调度问题的研究变得越来越重要。本文提出了一种基于混合差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法的多目标算法，用于解决动态环境经济调度问题。通过将DE和PSO相结合，可以充分利用它们的优点来解决复杂的多目标环境经济调度问题。实验结果表明，所提出的算法在动态环境中具有更好的性能和鲁棒性。
1.引言
在当前社会背景下，环境问题已成为一项全球性的关注焦点。人们越来越意识到环境保护对于经济可持续发展的重要性。环境经济调度是在动态环境中优化资源分配和调度的一个重要问题。解决动态环境经济调度问题具有挑战性，需要考虑到多个目标和变化的环境条件。
2.相关研究
过去几十年中，已经提出了许多方法来解决不同类型的经济调度问题。遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)和差分进化(DE)算法等都是常用的优化算法。然而，在动态环境中解决经济调度问题时，这些算法都存在一些限制和挑战。
3.算法设计
本文提出了一种基于混合DE-PSO多目标算法的动态环境经济调度算法。首先，通过DE算法生成初始种群，并使用多目标适应度函数对个体进行评估。然后，将种群按照非支配排序进行排序，并执行选择和交叉操作生成新的种群。接下来，使用PSO算法对新种群进行优化，以进一步改善种群的性能。最后，根据收敛准则和停止准则判断算法是否终止。如果没有达到终止准则，则返回第三步。
4.实验结果与分析
本文将所提出的算法与其他常用的优化算法进行比较，并将其应用于一个具体的动态环境经济调度问题。实验结果表明，所提出的算法在解决动态环境经济调度问题方面具有明显的优势。它在求解多个目标下的调度问题时表现出更好的性能和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于混合DE-PSO多目标算法的动态环境经济调度算法。通过将DE和PSO相结合，可以充分发挥它们的优势来解决复杂的多目标环境经济调度问题。实验结果表明，所提出的算法在动态环境中具有更好的性能和鲁棒性。进一步的研究可以考虑将其他优化算法和调度问题引入该算法中，以进一步提高算法的性能。
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