CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN DE VÀO GIẢI BÀI TOÁN
4.2 Thuật toán phân bố công suất bằng DE
Mục tiêu của DE là tìm kiếm cá thể Xk tối ưu hóa hàm thích nghi (là hàm lai tạo giữa hàm mục tiêu với các ràng buộc cân bằng và bất cân bằng). Vector Xk
được tiến hóa qua vài thế hệ bằng các tiến trình đột biến, lai ghép và được kiểm nghiệm thông qua tính thích nghi của nó với các thành viên trong quần thể.
Phân loại biến điều khiển: Trường hợp các bài tối ưu hóa hỗn độn như điều phối công suất phản kháng, các biến điều khiển được phân loại và được nhóm thành các biến liên tục hay rời rạc.
Phân loại Đặc điểm
Các hàm chi phí bất quy tắc
Không liên tục, không tuyến tính cao Điều phối kinh tế/môi trường
Tối ưu hóa đa mục tiêu
,Z (4.1)
X là vector tham số kích cỡ D, Y là vector các tham số liên tục kích cỡ k và Z là vector các tham số rời rạc (D-k).
Khởi tạo: Quần thể P được bao gồm bởi NP cá thể có các tham số D. Mỗi tham số đại diện cho một biến điều khiển và được khởi tạo bằng cách chỉ định cho mỗi tham số của mỗi cá thể một giá trị nằm trong miền khả thi của biến. Trong trường hợp vấn đề có chứa các biến rời rạc, những biến này được điều chỉnh tới giá trị rời rạc gần nhất khi chúng được khởi tạo bằng các biến bất khả thi.
X1,...,D = Y1,...,k , round(Zk +1,...,D )
T
(4.2)
Quá trình tối ưu hóa: Các cá thể mới được sinh ra bằng các tiến trình đột biến, lai ghép và được kiểm nghiệm bằng hàm thích nghi. Những cá thể nào biểu hiện tốt hơn cho hàm thích nghi sẽ được lựa chọn để dàn dựng nên quần thể kế tiếp. Quá trình này được lặp lại vài lần cho tới khi cá thể tốt nhất có các tham số định đoạt được quyết định. Phương thức đột biến thường được sử dụng là nhờ tính thực thi được cải thiện từ các phương thức cơ bản. Phương thức cơ bản DE được sử dụng trong các trường hợp lựa chọn các mục tiêu so sánh.
Hàm thích nghi: Hàm thích nghi là sự kết hợp của hàm mục tiêu và các hàm phạt được dùng cho các ràng buộc cân bằng và bất cân bằng. Hàm này được sử dụng để đo đạc tính thực thi các giải pháp trong tiến trình chọn lọc.
m n " ' =i 1 =j 1