基于集对分析和体现多目标的柔性电网规划方法

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基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法一、引言随着制造业的发展，柔性作业车间逐渐成为现代工厂生产的重要形式。

柔性作业车间是指一种能够适应不同生产需求的生产车间，其特点是可配置的生产装备和工艺流程，能够快速调整和适应不同产品的生产要求。

柔性作业车间的优化调度问题涉及到多个因素，例如生产效率、能耗、设备利用率等，而在这些因素之间存在着相互制约关系，因此如何进行多目标优化成为了该问题的一个关键挑战。

能源是工业生产的重要资源之一，能源的高效利用对企业的生产成本和环境影响都具有重要意义。

基于能耗的柔性作业车间调度的多目标优化算法成为了当前研究的热点之一。

本文将围绕这一主题，探讨基于能耗的柔性作业车间调度的多目标优化算法。

二、问题描述在柔性作业车间中，通常有多台设备可以同时完成不同任务，而这些任务之间存在着相关性和制约关系。

如何合理安排设备的调度，在确保生产效率的前提下尽可能降低能耗，是一个具有挑战性的问题。

在进行柔性作业车间的调度时，需要考虑的主要因素包括产能、生产周期、产品质量、设备维护和能源消耗等。

特别是能源消耗问题，对于环境保护和企业的经济效益都具有非常重要的意义。

传统的基于单目标的调度算法往往只考虑了生产效率等单一因素，而忽略了能源消耗等其他重要因素。

如何设计一种能够考虑多个因素并实现多目标优化的柔性作业车间调度算法成为了一个迫切需要解决的问题。

三、相关工作在柔性作业车间的调度问题上，已经有许多学者提出了各种各样的优化算法。

遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等都被应用到了柔性作业车间的调度问题中。

这些算法大多是基于单目标进行优化的，忽略了能源消耗等其他因素。

针对基于能耗的柔性作业车间调度问题，一些学者开始尝试将多目标优化算法应用到这个问题中。

多目标遗传算法、多目标粒子群算法等都在这个领域得到了一定的应用。

四、算法设计1. 目标函数的设计：需要设计能够全面反映柔性作业车间调度问题的目标函数，既包括生产效率、设备利用率等传统目标，又能够有效反映能源消耗等新的目标。

电力系统多目标优化调度策略研究

电力系统多目标优化调度策略研究在当今快速发展的社会中，电力系统的可持续性和效益变得越来越重要。

为了应对日益增长的电力需求，提高电网的稳定性和经济性，发展多目标优化调度策略已经成为电力系统研究的热点之一。

本文将探讨电力系统多目标优化调度策略的研究背景、方法和应用。

一、研究背景电力系统是一个复杂的能源供应网络，由多个发电机组、变电站和用户组成。

其主要目标是满足用户的电力需求，同时保持电力系统的可靠性、经济性和环境友好性。

然而，由于电力系统的各种约束条件和不确定性因素，为了实现这些目标，需要制定合适的优化调度策略。

二、研究方法1. 多目标优化模型多目标优化是一种解决多个互相矛盾的优化目标的方法。

在电力系统调度中，常见的多目标包括最小化发电成本、最大化电网稳定性和最小化环境影响等。

建立一个适当的多目标优化模型是电力系统多目标优化调度策略研究的基础。

2. 优化算法为了解决多目标优化问题，需要使用优化算法来搜索最优解。

常见的优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。

这些算法使用不同的搜索策略和评价函数，能够帮助研究人员找到电力系统调度的最优解。

3. 约束条件处理电力系统调度问题通常具有多个约束条件，如发电机组出力范围约束、线路容量约束等。

在多目标优化调度过程中，如何有效处理这些约束条件是一个需要解决的重要问题。

三、应用电力系统多目标优化调度策略的研究成果可以广泛应用于实际的电力系统运行中。

以下是几个典型的应用场景。

1. 发电计划编制根据电力系统的负荷需求和各个发电机组的特性，可以制定合理的发电计划。

通过优化调度策略，可以最小化发电成本、降低供电风险，并提高电网的可靠性。

2. 配电网调度在配电网中，多目标优化调度策略可以帮助决定电力的输送路径和容量分配，以最小化能量损失、提高配电网的稳定性和灵活性。

3. 新能源集成随着新能源如风力、太阳能的不断发展，电力系统需要有效地集成这些新能源。

多目标优化调度策略可以协调传统发电机组和新能源的调度，以最大化新能源的利用率并实现电力系统的可持续发展。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法作业车间调度是制造企业中重要的环节，通过调度可以使生产任务完成时间缩短，生产效率提高。

随着工业化和信息化的不断进步，柔性制造系统作业车间的生产装备和生产流程变得越来越复杂，对作业车间的调度也提出了更高的要求。

传统的作业车间调度通常是单目标优化，即优化完成时间或者优化设备利用率。

但是实际生产中存在多个目标需要优化，如生产周期、能耗、成本等，因此需要进行多目标优化调度。

本文针对能耗方面的调度问题，提出了一种基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法。

该算法将能耗作为主要优化目标之一，通过与其他优化目标的协调达到最优解。

具体来说，算法首先通过分析生产任务的属性、能耗模型和设备特性，确定出生产任务的调度顺序和时间，然后利用贪心算法和模拟退火算法对任务进行优化调度。

算法将生产车间分为若干个区域，每个区域运行时设备的负载和电耗都被统计，通过建立基于能耗预测模型的任务分配优化模型，来优化生产车间的能耗利用率和任务完成质量。

具体算法流程如下：1. 根据生产任务的设备要求和生产周期，确定任务的调度顺序和时间，并将任务分配到预设的区域中。

2. 采用贪心算法对任务进行优化调度，使任务的完成时间尽可能缩短。

3. 根据能耗预测模型，计算各个设备运行所需的能耗，并利用模拟退火算法进行优化调度，使任务的能耗尽可能降低。

4. 对调度结果进行评估，通过考虑生产周期、完成时间和能耗三个指标来确定最优解。

通过本文提出的基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法，能够有效地提高生产车间的能耗利用率和任务完成质量。

并且，该算法可以灵活处理不同的生产任务需求，适应度高，具有广泛的适用性，对于柔性制造系统的调度优化有着重要的意义。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法随着制造业的发展，柔性作业车间在生产调度中日益受到关注。

柔性作业车间具有设备灵活、生产效率高、能源消耗低等优点，能够适应多品种、小批量生产的需求。

由于柔性作业车间中存在着大量的生产设备和生产任务，如何合理调度这些设备和任务，使得生产效率和能源消耗达到最优，成为了一个复杂且有挑战性的问题。

在柔性作业车间中，能源消耗是一个重要的考虑因素。

能源消耗的减少不仅可以降低生产成本，还可以减少对环境的影响。

针对柔性作业车间的能源消耗与生产调度问题，需要设计一种多目标优化算法，以实现生产效率和能源消耗的双重优化。

本文基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法，将对柔性作业车间的调度问题进行深入研究和探讨。

分析柔性作业车间的特点和调度问题的产生原因，以及目前调度算法存在的不足之处。

然后，提出了基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法的设计思路和关键技术。

通过仿真实验验证了算法的有效性和可行性，为柔性作业车间生产调度提供了一种新的解决方案。

1. 柔性作业车间调度问题分析柔性作业车间通常包括多台生产设备和多种生产任务，这些生产任务之间存在着复杂的依赖关系和约束条件。

在进行生产调度时，需要考虑生产任务的优先级、设备的利用率、生产周期、产品质量等多个因素。

由于设备的灵活性和生产任务的变化性，使得调度问题变得更加复杂和困难。

建立柔性作业车间调度的数学模型，明确生产任务、生产设备、生产周期、能源消耗等各个因素之间的关系和约束条件。

然后，确定生产效率和能源消耗作为优化目标，并将其转化为数学优化问题，以实现生产效率与能源消耗的双重优化。

设计适应性的调度策略和算法，通过动态调整生产任务和生产设备的分配方案，以实现生产效率的最大化和能源消耗的最小化。

考虑到柔性作业车间的特点，需要考虑设备的灵活性和生产任务的变化性，以提高调度算法的适应性和鲁棒性。

通过仿真实验和数值计算，验证算法的有效性和可行性，比较算法与传统单目标优化算法的性能差异，为柔性作业车间的生产调度提供一种新的解决方案。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法柔性作业车间调度是指在某一时间段内，根据作业车间的实际情况和要求，合理安排工序之间的顺序和时间，以实现生产效益的最大化。

能耗是影响柔性作业车间调度的一个重要指标之一。

在资源有限的情况下，优化能耗可以降低生产成本，提高能源利用效率。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法的研究旨在解决柔性作业车间调度中的能耗优化问题。

传统的调度算法往往只考虑单一目标，无法充分利用资源，导致能耗较高。

采用多目标优化算法，可以同时考虑多个目标，实现更好的调度效果。

多目标优化算法是一种在多个冲突目标之间寻求最优解的方法。

常见的多目标优化算法有遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等。

这些算法通过不断迭代的方式，通过对解的搜索和评价，逐步进化出一组最优解。

在柔性作业车间调度中，多目标优化算法可以将能耗优化与其他目标进行协同优化，如生产效率、机器利用率等。

通过灵活调整工序顺序和时间安排，合理分配资源，可以达到能耗最小化的效果。

1.问题建模：将柔性作业车间调度问题转化为数学模型。

考虑到能耗优化，需要在目标函数中引入能耗的度量指标。

2.算法设计：选择适合的多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法或蚁群算法。

根据具体情况，设计算法的个体表示、初始解生成、交叉和变异操作等。

3.解的评价：对每个个体进行适应度评价，衡量其在多个目标上的优劣程度。

这里需要设计适应度函数来度量能耗、生产效率、机器利用率等指标。

4.迭代优化：根据评价结果，采用选择、交叉和变异等操作，更新种群中的解。

通过多次迭代，逐步寻找到优秀的解。

5.结果分析：对优化结果进行分析和比较，评估算法的性能和效果。

可以根据实际需求，进行后续的调整和优化。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法在工业生产中具有重要的应用价值。

它可以降低企业的能源消耗，提高生产效益，减少生产成本。

它也可以推动节能减排和可持续发展的目标，更好地适应现代工业的发展需求。

基于多目标优化算法的电网容量规划

基于多目标优化算法的电网容量规划一、前言电网作为国民经济的重要基础设施，其规划对于国家发展以及社会稳定都具有重大影响。

电网容量规划作为电力系统规划的一个重要分支，主要是为了满足电力需求的增长和电网运行保障而进行的一种规划。

在电网容量规划的过程中，涉及到多个目标，这就需要运用多目标优化算法进行求解，以达到最优的规划方案。

二、电网容量规划的目标电网容量规划的目标主要包括以下几个方面：1.最小化成本：成本是制约电网容量规划的主要因素之一。

高昂的成本会使得电网建设变得困难，因此需要通过改进电力系统结构、技术手段的方式降低成本，以提高电网容量规划的效果。

2.最大化供电可靠性：供电可靠性是电网容量规划的一个重要指标。

通过提高电力系统的灵活性和鲁棒性，可以有效地提高电网的供电可靠性，从而减少因电网容量不足而引发的电力故障。

3.最大化电网容量：电网容量是电网容量规划的核心指标之一，即为了满足日益增长的电力需求而将电网的输电容量扩充到最大。

4.最小化环境影响：电网容量规划过程中，需要降低对自然环境的影响，保持可持续发展。

三、多目标优化算法在电网容量规划中的应用多目标优化算法是指在求解多个目标时，将多个目标进行综合考虑后达到最优解的一种算法。

相对于传统的单目标优化算法，多目标优化算法综合了多个目标，考虑了不同目标之间的相互制约和权衡，从而能够更加全面地反映电网容量规划的要求。

1.遗传算法遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法，其基本原理是通过对种群基因的交叉、变异等方式不断优化，使得种群中的个体逐步趋向于最优解。

在电网容量规划中，可以通过遗传算法来优化电网拓扑结构、电器设备选型以及输电线路等方面。

2.模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理冷却和加温的优化算法，其基本原理是通过接受差解策略来跳出局部最优解，最终达到全局最优解。

在电网容量规划中，可以用模拟退火算法来优化电网线路的安装位置和输电方案等。

3.粒子群算法粒子群算法是一种模拟离子运动的群体智能算法，将一群粒子看做是一个个优化过程中的解，通过改变粒子的速度和位置等来寻找最优解。

探究智能电网发展下多目标输电网规划设计思路

探究智能电网发展下多目标输电网规划设计思路摘要:随着智能电网的不断发展,我们开始不断研究多目标的输电网规划。

而进行规划时所设计的方案一定要保证其可靠性、灵活性、适应性、经济性、抗毁性。

要想保证方案的可靠性就要依靠需求计算缺损的电量;要想保证方案的灵活性就要依靠网络的输电能力;要想保证方案的适应性就要依靠系统的扩展能力;要想保证方案的经济性就要依靠发展电网所投的资金;要想保证方案的抗毁性就要依靠电网线路介数因子的最低值。

为了能够制定出符合的方案,我们建立一个新的多目标输电网规划模型,这个模型是在一个余弦排序的理论基础上建立而成。

为了得到一个最优的综合方案本文还会做出一个对比,并且指导多目标输电网能够更好的进行规划。

关键词:智能电网多目标输电网规划余弦排序1 对余弦排序理论进行分析为了能够在检索信息这一个领域有一个很好的发展,Salton等人提出了一个新的模型,即向量空间模型。

这个模型主要的作用就是查询文档与信息所具有的相似程度,而检查的办法就是查出人们所搜索的文档向量与人们所查询的信息向量之间的夹角,然后用此夹角的余弦值作为相似程度的定量。

为了能够更好的规划电网,我们可以将这个余弦排序理论加以改造以后用于我们的电力系统中。

2 输电网规划方法研究现状由于电网规划是一项比较复杂,约束比较多的项目,因此在其优化问题上有很大的难度。

然而随着社会的发展,计算机网络、运筹学以及系统工程等领域也在快速的发展,从而为解决这些输电网规划上的难题带来很大的便宜条件,为了能够更好的对输电网规划进行研究本文将其分成了三个阶段。

2.1 启发式方法阶段在这个阶段内我们所采取的手段为依靠直观的数据来进行分析,最常见的方法就是根据某些特定的原则对电路系统中可行性路线的灵敏度参数进行迭代,一直到最后的结果满足我们所需的要求。

在这个阶段中,为了能够控制电力系统的运行我们常常采用灵敏分析法,这种方法主要是对一些控制变量与运行指标进行分析以此来确定此变量能够对系统造成的影响,从而找到解决的办法使系统运行的更加顺利。

智能电网条件下的多目标输电网规划

智能电网条件下的多目标输电网规划发布时间：2022-05-12T07:10:23.842Z 来源：《福光技术》2022年10期作者：杨杰[导读] 随着科学技术的不断创新，电网也在不断进行改革，现在我们正在经历一场传统电网转型向智能电网的革命之中，和旧有的电网相比，智能电网适应性强、安全可靠，并且借助了信息产业发展的结果，具有着互动性强、兼容性好的特点，总体上经济高效。

国网宜兴市供电公司江苏宜兴 214200摘要：目前我国的电网建设正在高速发展的阶段当中，对于电网系统的升级改造也在不断发展。

当前建立基于余弦排序的多目标电网规划数学模型，并利用遗传算法求解模型对电网的发展具有重要意义。

在智能电网条件下进行的多目标输电网的规划，需要综合考虑电网的经济性、安全性和可靠性等问题，以便保证输电网规划的科学性和合理性。

关键词：智能电网；多目标；输电网规划随着科学技术的不断创新，电网也在不断进行改革，现在我们正在经历一场传统电网转型向智能电网的革命之中，和旧有的电网相比，智能电网适应性强、安全可靠，并且借助了信息产业发展的结果，具有着互动性强、兼容性好的特点，总体上经济高效。

电力依托于输电网络输送，在以后输电网络还将向着更加灵活的方向发展。

多目标输电网规划本身以综合效益出发，针对输电方案进行优化，所以是一个值得探索的新方向。

一、概论智能电网，简单说来就是电网的智能化，是以通信网络为基础的，以领先的传感工艺，控制工艺为方法形成，和以前的电网比较，智能电网优点显著，个性鲜明，关键体现在下面几个方面：有着非常高的抗攻击能力和抗干扰的能力，运行安全性非常高，使用全面监督和监测工艺，实现了故障检测自动化，能够把故障点和别的正常运行的设备分开，自愈能力非常高，运行效率高，能耗低，节能环保，电网信息获得更加精确，能够为电网控制提供合格的信息，确保电网调控合理，和多种电源、充放电设施能够实现顺利对接，有着非常高的适应性，强化了电网和用户的互动，能为用户提供很好的服务，方便扩大业务范围。

基于多目标优化算法的电力调度问题研究

基于多目标优化算法的电力调度问题研究电力调度问题一直是电力系统运行中的重要问题之一。

它涉及到实时的电力供需平衡、经济性和可靠性等多个目标，并且具有复杂性和非线性特点。

为了解决这一问题，基于多目标优化算法的电力调度问题研究应运而生。

首先，我们需要了解电力调度问题的背景和目标。

电力系统的目标是保证供电的可靠性和经济性。

在电力调度过程中，需要考虑到电力的供需平衡，尽量减少成本、降低碳排放等因素，并确保系统的安全和稳定运行。

这是一个典型的多目标优化问题，需要找到一个平衡所有目标的最优解。

接下来，我们可以探索基于多目标优化算法的电力调度问题研究的方法和技术。

常见的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。

这些算法具有全局搜索能力和较好的收敛性，能够帮助我们找到电力调度问题的一组不同权衡解，形成一个帕累托前沿。

在电力调度问题研究中，我们可以将目标函数设置为总成本、碳排放和系统安全性等方面的指标。

通过多目标优化算法，我们可以得到一组满足各种需求的调度方案，用户可以根据实际情况选择最优解。

此外，基于多目标优化算法的电力调度问题研究还需要考虑到电力系统的复杂性和非线性特点。

电力系统中存在着大量的非线性负荷、变化的电力需求、线路损耗等因素，这些都对电力调度产生了影响。

因此，在建立电力系统模型时需要充分考虑这些因素，并将其纳入考虑范围。

此外，我们还可以进一步研究将其他优化技术与多目标优化算法相结合，以提高电力调度问题的求解效率和结果质量。

例如，可以使用人工神经网络或支持向量机等机器学习方法，通过学习历史数据和实时数据，提供基于经验的调度决策。

在实际应用中，基于多目标优化算法的电力调度问题研究还需要考虑到各种约束条件。

例如，电力系统的运行必须满足传输线路容量、电压稳定等限制条件，这些都需要在优化过程中进行考虑。

总之，基于多目标优化算法的电力调度问题研究具有重要的理论和实际意义。

通过研究电力调度问题，我们可以实现电力系统供需平衡、经济性和可靠性的最佳权衡，为电力系统的可持续发展做出贡献。

电力系统中的多目标优化方法研究

电力系统中的多目标优化方法研究随着电力系统的发展和智能化程度的提高，各种新的需求和挑战也不断涌现。

与此同时，电力系统的规模和复杂性也不断增加。

为了满足电力系统的多个目标，如供电可靠性、经济性和环境友好性等，研究者们开始关注电力系统中的多目标优化方法。

本文将对电力系统中的多目标优化方法进行研究和探讨。

首先，多目标优化方法是指在一个优化问题中，存在多个相互矛盾且不可简单归约的目标。

在电力系统中，常见的多目标优化问题包括发电计划、输电网优化、电力市场设计等。

传统的单目标优化方法只能考虑其中某一个目标，而对其他目标的要求则被忽略了。

然而，现实中电力系统所面临的问题是多样的，需要综合考虑多个目标，才能更好地解决问题。

在电力系统中，多目标优化方法有很多种，其中常见的包括加权线性和加权指数方法、支配方法、进化算法和模糊优化方法等。

加权线性和加权指数方法是较为简单和直观的多目标优化方法。

该方法将各个目标通过赋予不同的权重，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。

然后采用常规的单目标优化算法，如线性规划法和非线性规划法等进行求解。

这种方法容易理解和实现，但并不能充分考虑到目标之间的相互作用和权重的确定。

支配方法是一种基于排序和比较的多目标优化方法。

该方法通过将解空间中的解按照支配关系建立起一个非劣集，寻找出解空间中最优解的近似集合。

支配方法能够充分考虑目标之间的相互作用，但对于复杂的电力系统中的大规模问题，其计算复杂度较高。

进化算法是一类基于生物进化原理的优化方法，如遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。

这些方法通过模拟优胜劣汰的自然选择机制，不断生成和演化解的种群，最终找到一组近似最优解。

进化算法具有全局搜索能力和较强的鲁棒性，能够克服传统优化方法在局部最优解方面的不足，被广泛应用于电力系统的多目标优化问题中。

模糊优化方法是基于模糊理论的优化方法，能够处理电力系统中存在的不确定性和模糊性。

该方法将问题中的模糊变量用隶属度函数表示，并通过定义模糊关系和模糊约束来描述目标和约束条件。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法【摘要】本文通过对基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法的研究，分析了柔性作业车间调度、能耗优化算法和多目标优化等相关理论。

在此基础上，提出了基于能耗的柔性作业车间调度算法，并进行了实验结果分析。

通过对实验结果的讨论，验证了该算法在能耗优化和多目标优化方面的有效性。

总结了研究成果并展望了未来的研究方向。

本研究对于提高柔性作业车间调度效率和降低能耗具有重要意义，为将来相关领域的研究提供了有益的参考。

【关键词】柔性作业车间调度、能耗优化算法、多目标优化、基于能耗的柔性作业车间调度算法、实验结果分析、研究背景、研究意义、研究目的、研究总结、展望未来1. 引言1.1 研究背景柔性作业车间调度问题是一个典型的多目标优化问题，需要综合考虑多个指标，包括完成时间、设备利用率、能耗等。

如何在保证生产效率的前提下降低能耗，是当前研究的热点之一。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。

通过研究开发出高效的算法，不仅可以提高生产效率，降低生产成本，还可以减少能源资源的消耗，实现可持续发展的目标。

本研究旨在探讨基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法，以提高生产效率、减少能耗为目标，为柔性制造系统的发展和优化提供理论支持和实践指导。

通过深入研究该算法，为解决实际生产中的调度问题提供新的思路和方法，为企业的可持续发展做出贡献。

1.2 研究意义柔性作业车间调度是一种灵活的生产模式，能够根据订单需求和资源情况实时调整生产计划，提高车间的生产效率和灵活性。

能耗优化算法则是针对能源消耗进行优化的一种方法，能够降低生产过程中的能源消耗，减少生产成本。

而多目标优化则是针对多个指标进行最优化的一种方法，能够综合考虑不同指标之间的权衡关系，达到多方面的优化效果。

将能耗优化算法和多目标优化算法应用于柔性作业车间调度中，可以实现更加节能高效的生产方式，提高车间生产效率和降低生产成本，具有重要的研究意义。

一种求解多目标柔性作业车间调度的改进粒子群算法【精品文档】(完整版)

收稿日期:2009-10-19基金项目：教育部霍英东教育基金青年教师基金项目(111056). 新世纪优秀人才支持计划资助项目一种求解多目标柔性作业车间调度的改进粒子群算法白俊杰王宁生唐敦兵（南京航空航天大学 CMS 工程研究中心江苏南京 210016）摘要：针对具有高纬搜索空间的多目标柔性作业车间调度问题，提出了一种基于偏好的多目标粒子群优化算法（PMOPSO ）。

算法引入了决策者的偏好信息，用以指导算法的搜索过程，使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索，不但缩小了算法的搜索空间，提高了算法的效率，而且一次运算只求得偏好区域内若干个折中解，避免了决策者要在众多非劣解中做出困难的选择。

在算法中，采用了新的偏好信息给定方法，即采用目标间重要关系、目标数值或目标权重大致取值范围来表示偏好信息。

采用该方法，不但便于决策者给定偏好信息，而且还可以根据决策者的需求，对搜索区域的范围进行适当的调整。

针对偏好信息的特点，提出了一种模拟人类社会组织“投票选举”的偏好信息处理方法，该方法直观简便并易于实现。

最后，通过实例仿真，对算法性能进行比较分析和评价，结果表明了算法的有效性和可行性。

关键词：柔性作业车间调度；粒子群优化算法；多目标优化；偏好信息中图分类号：TH16；TP278 文献标识码：AImproved PSO Algorithm for the Multi-Objective Optimization Flexible JobShop Scheduling ProblemsBai Jun-jie Wang Ning-sheng Tang Dun-bing（CMS Research centre, Nanjing Univ. Of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, Jiangsu,China ）Abstract: To solve the multi-objective flexible job shop scheduling problem with large dimensional searching space, a preference based multi-objective particle swarm optimization algorithm (PMOPSO) was proposed. The preference information of decisions maker is incorporated into the algorithm to lead the searching direction. So that, not only the searching space is compressed and the efficiency of the algorithm is improved, but also just a few trade-off solutions located in preferred area are obtained in a single run, and the hard work of choosing a satisfying solution from numerous non-inferior solutions is eliminated. In the algorithm, a new expression method of preference information based on importance relationship among objectives and the value range of objectives or objective weights was proposed. With this method, not only the preference of decisions maker can be easily specified, but also the range of searching area can be adjusted properly according to the requirements of decisions maker. In view of the characteristics of preference information, a new preference information handling method, which simulates the “vote” of human society, was proposed. The method is intuitive, simple and easy to use. Finally, the performance of the algorithm was evaluated through simulations, and the results demonstrate the feasibility and efficiency of proposed algorithm.Key words: flexible job shop scheduling; particle swarm optimization algorithm; multi-objective optimization; preference information0.引言近年来，多目标柔性作业车间调度问题（Multi-objective Flexible Job-shop Scheduling Problem, MFJSP ）日益受到了学者们的关注，一些学者对该问题进行了深入的研究。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法随着工业自动化的发展，柔性作业车间（Flexible Job Shop）在制造业中扮演着越来越重要的角色。

柔性作业车间通过实现设备的灵活性和自动化，能够在不同类型的产品生产中灵活切换和生产，以满足客户需求的多样化和个性化。

随着柔性作业车间规模和复杂度的增加，其调度问题也变得越来越困难。

柔性作业车间调度问题是一个多目标优化问题，需要考虑多个目标的权衡和优化。

典型的目标包括最小化生产时间、最小化能耗、最大化设备利用率和最大化系统吞吐量等。

减少能耗是当前社会所面临的一个重要问题，也是制造业发展中需要重点解决的问题之一。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法成为了研究的热点之一。

本文将介绍一种基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法，重点讨论该算法在能耗优化方面的应用及其优势。

我们将介绍柔性作业车间调度问题及其多目标优化特点。

我们将介绍能耗优化在柔性作业车间调度中的重要性和难点。

然后，我们将详细介绍基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法的原理和方法。

我们将讨论该算法的优势和未来发展方向。

柔性作业车间调度问题及其多目标优化特点柔性作业车间调度问题是指根据产品的加工工艺和设备的工作能力，在给定的时间内安排各项作业的先后顺序，以达到最佳利润或其他指标。

柔性作业车间调度问题的特点在于，作业之间存在一定的顺序约束和工艺约束，设备之间也存在一定的相互制约关系。

柔性作业车间调度问题属于NP难题，即使是对于简单的问题规模，也是一种求解困难的问题。

除了传统的作业车间调度问题的特点外，柔性作业车间调度问题还有几个特殊之处。

首先是柔性作业车间具有设备灵活性，可以根据产品要求动态调整设备布局和作业流程，这对调度算法的设计和实现提出了更高的要求。

其次是柔性作业车间通常具有较高的复杂度和规模，需要考虑更多的调度因素和约束条件。

能耗优化在柔性作业车间调度中的重要性和难点能耗优化在柔性作业车间调度中具有重要的意义。

基于多目标优化的电网规划与调度

基于多目标优化的电网规划与调度电网规划与调度是现代电力系统中的重要环节，它的目标是以最优的方式满足电力系统运行的稳定性、经济性和可靠性要求。

在过去的几十年里，由于电力系统规模的扩大和运行复杂性的增加，传统的单目标优化方法已经无法满足对电网规划和调度的要求。

因此，基于多目标优化的电网规划与调度正在成为一种研究热点。

多目标优化的电网规划与调度考虑了电力系统运行中的多个冲突目标，如经济性、可靠性、环境友好性等。

在电网规划方面，多目标优化方法可以在满足电网供电能力和电力负荷需求的前提下，最小化投资成本、最大化电力系统的可靠性和能源效率。

在电网调度方面，多目标优化方法可以综合考虑传输线损耗、电压稳定性、发电机运行成本等多个因素，从而实现电网运行的最优化。

首先，多目标优化的电网规划与调度可以优化电网的经济性。

在电网规划中，可以利用多目标优化方法确定电网的布局、输电线路的选址和容量，以及电力设备的配置等，从而使得电网的总体投资成本最小化。

在电网调度中，可以利用多目标优化方法确定输电线路的功率分配、发电机组的出力设置等，以最小化电力系统的运行成本。

通过实现经济的电网规划与调度，可以提高电力系统的运行效益，降低用户的电费支出，促进电力市场的繁荣发展。

其次，多目标优化的电网规划与调度可以提高电网的可靠性。

在电网规划中，可以利用多目标优化方法确定电网的备用容量、电网输电能力等，以最大化电网的可靠性指标，例如系统平均中断频率指标（SAIFI）、系统平均中断持续时间指标（SAIDI）等。

在电网调度中，可以利用多目标优化方法实现电力设备的优化组态、发电机组的合理运行等，以最大化电力系统的可靠性指标。

通过提升电网的可靠性，可以减少停电事件的发生频率和持续时间，提高用户对电力系统的满意度和信赖度。

此外，多目标优化的电网规划与调度也可以考虑电力系统对环境的影响。

在电网规划中，可以利用多目标优化方法确定可再生能源的合理比例和分布，以及电网与环境之间的协调关系。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法一、柔性作业车间调度问题及其多目标优化目标柔性作业车间调度问题是指在柔性作业车间中，根据订单的要求和车间的生产能力安排各项生产任务和资源，使得生产过程能够达到最佳的调度计划，以最大化生产效率、最小化生产成本、最大程度地降低能源消耗等多个目标。

通常情况下，柔性作业车间的调度问题需要考虑以下几个方面的多目标优化目标：1. 最大化生产效率：通过合理安排生产任务和资源，使得车间生产效率最大化，实现生产订单的及时交付。

2. 最小化生产成本：在实现生产效率最大化的前提下，尽量降低生产过程中的成本投入，包括人力成本、设备成本、物料成本等。

3. 最小化能源消耗：考虑到当前环境保护和节能减排的要求，柔性作业车间的调度问题还需要考虑最小化能源消耗的优化目标，以降低企业的生产成本和环境压力。

柔性作业车间调度问题是一个具有多个优化目标的复杂问题，要想找到一个合理有效的调度方案，需要运用优化算法和数学模型进行多目标优化求解。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法是指在考虑车间生产效率和成本的前提下，以最小化能源消耗为主要优化目标，通过建立数学模型和应用优化算法，找到一个最佳的调度方案。

具体而言，该算法包括以下几个关键步骤：1. 建立柔性作业车间调度数学模型：需要对柔性作业车间的生产过程和资源进行建模，确定各项生产任务的工艺要求、生产时间、资源需求等相关参数。

然后，根据生产效率、成本和能源消耗等多个优化目标，建立一个多目标优化数学模型，以实现产出最大化、成本最小化和能源消耗最小化的目标求解。

2. 设计多目标优化算法：针对柔性作业车间调度的多目标优化问题，需要设计适合求解的优化算法。

常见的算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。

这些算法能够在多目标求解过程中，根据不同的优化目标和约束条件，通过迭代更新的方式，寻找最优的调度方案。

3. 多目标优化求解与调度方案评价：基于所设计的多目标优化算法，对柔性作业车间的调度问题进行求解。

基于智能电网条件下的多目标输电网规划分析

基于智能电网条件下的多目标输电网规划分析
摘要：为满足经济与社会发展需要，智能电网建设在我国各地快速推进，智能电网条件下的多目标输电网规划问题也开始成为各界关注的焦点，基于此，本文简单介绍了余弦排序理论，并结合该理论就智能电网条件下的多目标输电网规划模型开展了详细论述，希望由此能够为我国智能电网的建设带来一定帮助。

关键字：智能电网；多目标输电网规划；综合指标集
前言：智能电网具备友好互动、兼容、高效、经济、安全可靠、自适应、自愈等特点，灵活、坚强的电网结构则是智能电网建设的基础，而为了尽可能保证多目标输电网规划的综合效益，正是本文围绕智能电网条件下的多目标输电网规划开展具体研究的原因所在。

1.理论分析
结论：综上所述，余弦排序理论可较好服务于智能电网条件下的多目标输电网规划，在此基础上，本文涉及的指标选择、数学模型建立等内容，则提供了可行性较高的多目标输电网规划路径，而为了进一步提高规划水平，智能电网特性需得到更高程度的重视。

参考文献：
[1]刘佳,程浩忠,刘盾盾,姚良忠,曾平良,马则良.不确定因素耦合下输电网风险规划研究综述[J].电力自动化设备,2018,38(07):11-20.
[2]汤奕,刘煜谦,宁佳,赵静波,王大江,朱宁辉.基于两阶段优化的分布式潮流控制器配置方法[J].电力系统自动化,2018,42(16):141-147.
[3]陈喜忠. 电网规划综合评价方法的研究与应用[D].兰州理工大学,2017.。

基于多目标优化的电力系统调度技术研究

基于多目标优化的电力系统调度技术研究电力系统是国家基础设施的重要组成部分，而电力系统调度则是电力系统运行的关键技术之一。

随着社会经济的不断发展和对能源的需求不断增长，如何高效地管理和调度电力系统显得尤为重要。

近年来，基于多目标优化的电力系统调度技术成为电力系统调度领域的重要研究方向。

本文将从四个方面对该领域的相关技术进行探讨：概述、多目标优化、电力系统调度、案例研究。

一、概述电力系统是由发电厂、输电网和用户构成的复杂系统。

电力系统调度是指通过对发电、输电和用电进行协调、控制和管理，使电力系统以最优的方式运行，以满足用户需求、保证电能质量和确保电力系统的安全、经济运行。

电力系统调度技术的研究是为了解决电力系统调度中出现的问题，如爆管、跳闸、停电等故障，以及能量效率低下、供需不平衡、电能质量下降等问题。

二、多目标优化多目标优化是指在多个目标之间寻求平衡，以实现最佳解的目标。

在电力系统调度中，常见的多个目标包括：最小化成本、最小化排放、调度容量最大化等。

在实际应用中，这些目标之间存在着不可避免的冲突与矛盾，如填补发电设备的运转与停机所带来的成本之间的矛盾。

因此，如何在多个目标之间寻求平衡，以实现最优的目标，是多目标优化的研究重点。

多目标优化技术主要包括模糊决策、遗传算法、神经网络等。

三、电力系统调度电力系统调度通常分为以下几个方面：发电调度、输电调度和用户负荷预测。

发电调度是指按照一定的计划和要求，对发电机组进行启动和停机操作，以保证电力系统安全、经济和可靠地运行。

输电调度是指电力网络的调度，其目的是维持电压的稳定和频率的平稳，以及控制各个节点的功率和容量。

用户负荷预测是通过对数据处理和分析，预测电力系统的负荷需求，从而调整电力系统的输出，以满足用户的需求。

四、案例研究福建电网是福建省内唯一的电力输配电企业，它拥有总资产超过800亿元，是东南沿海地区的重要电力基地。

为保障电网的安全、高效运行，福建电网采用了多目标优化技术进行电力系统调度。