[发明专利]空间耦合粒子群算法及冷热电联供系统联合调度优化方法

摘要

本发明公开了一种空间耦合粒子群算法和冷热电联供系统联合调度优化方法，算法包括：S1：设定基本参数；S2：初始化；S3：按照修正准则分别更新每个粒子的速度vij，位置xij，高度hij；S4：计算耦合协调度R；S5：判断耦合协调度R是否大于或等于所述耦合协调度指标R0，若不满足，返回步骤S3；若满足，执行步骤S6；S6：更新粒子个体极值和粒子群全局极值；S7：确定更新的历史个体适应度值和更新的历史全局适应度值；S8：判断修正次数k是否等于最大迭代次数kmax，若不满足，返回步骤S3；若满足，执行步骤S9；S9：输出所述粒子群全局极值和所述全局适应度值。

主权项

一种空间耦合粒子群算法，其特征在于，包括：S1：设定基本参数，所述基本参数包括最大迭代次数kmax，粒子个数m，变量个数D，惯性权重的最大值ωmax，惯性权重的最小值ωmin，学习因子c1、c2，耦合协调度指标R0；S2：初始化每个粒子的速度v0，位置x0和高度h0，粒子个体极值，粒子群全局极值，并将所述粒子个体极值代入适应度函数计算个体适应度值，将所述粒子群全局极值代入所述适应度函数计算全局适应度值；S3：按照修正准则分别更新每个粒子的速度vij，位置xij，高度hij；S4：将更新后的每个粒子的速度vij，位置xij，高度hij代入耦合协调数学模型，计算耦合协调度R；S5：判断耦合协调度R是否大于或等于所述耦合协调度指标R0，若不满足，返回步骤S3；若满足，执行步骤S6；S6：根据更新后的每个粒子的速度vij，位置xij，高度hij计算更新后的每个粒子的粒子个体极值和粒子群全局极值；S7：将更新后的粒子个体极值代入所述适应度函数，获得当前个体适应度值，将所述当前个体适应度值与历史个体适应度值比较，如果所述当前个体适应度值较优，则确定所述当前个体适应度值为更新的历史个体适应度值；更新后的粒子群全局极值代入所述适应度函数，获得当前全局适应度值，将所述当前全局适应度值与历史全局适应度值比较，如果所述当前全局适应度值较优，则确定所述当前全局适应度值为更新的历史全局适应度值；S8：判断修正次数k是否等于最大迭代次数kmax，若不满足，返回步骤S3；若满足，执行步骤S9；S9：输出所述粒子群全局极值和所述全局适应度值。