基于SA-NSGA-Ⅱ算法的水库多目标优化调度研究

李传利; 李新杰; 金祖凯; 张红涛; 李弘瑞; 王强

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230681

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基于SA-NSGA-Ⅱ算法的水库多目标优化调度研究

更新时间：2026-02-25

- 基于SA-NSGA-Ⅱ算法的水库多目标优化调度研究
- Issue 2, Pages: 183-187(2024)
- 作者机构：
  
  1. 华北水利水电大学电气工程学院
  2. 水利部黄河下游河道与河口治理重点实验室
  3. 黄河水利委员会黄河水利科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230681
  CLC： TV697.11
- Published：2024
- 稿件说明：
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李传利, 李新杰, 金祖凯, et al. 基于SA-NSGA-Ⅱ算法的水库多目标优化调度研究[J]. 2024, (2): 183-187.
DOI：

李传利, 李新杰, 金祖凯, et al. 基于SA-NSGA-Ⅱ算法的水库多目标优化调度研究[J]. 2024, (2): 183-187. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230681.

摘要

针对带精英策略的快速非支配排序遗传算法NSGA-II求解多目标优化问题时存在局部搜索能力较差的缺陷，提出一种基于逐次逼近方法改进的快速非支配排序遗传算法(SA-NSGA-Ⅱ)

该算法通过不断调整搜索空间来减小不可行域和支配解占比，从而增强局部搜索能力，快速逼近Pareto真实前沿。以平均出力最大和下游河道适宜生态流量改变度最小为目标，建立小浪底水库多目标优化调度模型，分别采用SA-NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅱ求解模型并比较优化效果。结果表明，在两种算法求解模型生成的混合Pareto前沿中，SA-NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅱ所生成的Pareto前沿点分别占比80.45%、19.55%;SA-NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅱ生成的Pareto前沿中，分别有86.90%、52.67%的点处于非支配地位，且SA-NSGA-Ⅱ较NSGA-Ⅱ的算法运算时间减少了15.32%。因此，在相同初始条件下，SA-NSGA-Ⅱ的优化效果优于NSGA-Ⅱ

验证了SA-NSGA-Ⅱ在水库多目标优化调度中的适用性。

Abstract

关键词

Keywords

references

蔡卓森,戴凌全,刘海波,戴会超,董前进,王煜.基于支配强度的NSGA-Ⅱ改进算法在水库多目标优化调度中的应用[J].武汉大学学报(工学版),2021(11).

刘东,黄强,杨元园,刘登峰,张连鹏,魏晓婷.基于改进NSGA-Ⅱ算法的水库双目标优化调度[J].西安理工大学学报,2020(02).

王学斌,畅建霞,孟雪姣,王义民.基于改进NSGA-Ⅱ的黄河下游水库多目标调度研究[J].水利学报,2017(02).

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