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文档简介

1、小生境进化免疫算法对微电网能量管理进行优化，解决了分布式电源的协调控制 问题。与NSGA II的比较结果表明，该算法以其抗体多样性、小 生境技术以及记忆功能等特点， 使得整个微电网在每个分布式电 源可调节范围内达到最优运行。 当系统状态发生变化时，算法会 立刻计算出新的结果，并通过能量管理系统重新整定， 经过一个 短暂的过程系统将稳定在新的运行点上 .2小生境进化的多目标免疫算法2. 1小生境进化多目标免疫算法的描述生物中的小生境是指 特定环境下的一种生存环境， 生物在其进化过程中，一般总与自 己相同的物种生活在一起，生活在一个特定的地理区域中,小生境进化多目标免疫算法基于免疫应答原理，其主要

2、思想是将求解问题的多目标函数对应入侵免疫系统的抗原，多目标函数的可行解对应免疫系统产生的抗体，用抗体和抗原亲和力（适应度）来描 述可行解和最优解的逼近程度。小生境内抗体的数量是固定的， 它通过更高适应度抗体的不断加入和最低适应度抗体的逐步淘 汰完成其进化过程。通过引入小生境方法来增强群体多样性及保 存优良抗体，提高搜索能力。2. 2抗体的亲和力在优化过程中，抗体的多样性是免疫算法一个非常重要的指标， 如果某些抗体的亲和力相同， 将会影响优化的搜索效率。 抗体的 亲和力主要包两个方面：抗体之间的亲和力，即相似性；抗体和抗原的亲和力，即适应度。抗体的相似性可以通过抗体之问的欧 氏距离来描述，记第i

3、个抗体为置，第，个抗体为X，则抗体的相似性可以通过抗体之问的欧氏距离来描述，记第i个抗体为置Xi,第j个抗体为Xj,则IIXi-Xj11为Xi，与Xj之间的欧氏距 离。抗体对抗原的适应度可由式(6)目标函数的倒数来表示，抗体的目标函数值越小表明它越接近最优解，适应度就越高。对于距离小于某一定值L的抗体，比较两者适应度A(Xi)和A(Xj)的大小，如果 A(Xi)A(Xj)，则对A(Xj)施加一个较强的惩 罚函数，使其适应度变得极小，在以后的进化中Xj，会以极大的概率被淘汰。2. 3小生境进化多目标免疫算法流程本文微电网能量管理多目标优化的改进免疫算法的求解流程如 图1所示。读収记化细鬼并戶主切始抗体主上也小卞境Fig. I Flow pro-oess chart of algoritHm其法流程梔I生扇越彳

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