基于约束修补的多目标优化算法

　　针对传统的优化算法求解多目标动态环境经济调度（ MODEED）模型时极难获得高质量的可行解，且收敛速度慢等问题，根据MODEED模型约束特征，设计了一种约束修补策略；然后将该策略嵌入非支配排序算法（NSGAII），进而提出一种修补策略的约束多目标优化算法（ CMEA/R）；接着借助模糊决策理论给出了多目标问题的最优决策向量；最后，以经典的10机系统为例，验证了CMEA/R的求解能力，并比较了不同群体规模下CMEA/R与NSGAII的性能。仿真结果表明，在不同群体规模下，与NSCAII相比，CMEA/R的污染排放平均减少了480lb（217.7 kg），燃料成本平均减少了7 800美元，执行时间平均减少了0. 021 s；覆盖率（HR）性能优于NSGAII，且收敛速度较NSGAII快。