论文研究求解风力发电机布局问题的超启发式算法研究.pdf

针对大规模问题求解效率不高、结果不理想等问题，以影响参数多变的风力发电机布局问题为研究对象，设计并实现了超启发式算法策略，底层算子用差分进化（DifferentialEvolution，DE）算法和适应性协方差策略（CovarianceMatrixAdaptationEvolutionStrategy，CMA-ES）算法，高层策略用启发式调用策略选择底层算子求解在不同场景、不同风力参数等多种情况下的风力发电机布局情况。实验将权值选择策略与DE算法、CMA-ES算法和随机调度策略进行比较，最终数据表明该策略求解风力发电布局的效果远高于其他三种。