基于动态反向学习的协方差矩阵自适应进化策略的经济调度优化
经济调度(economic dispatch，ED)算法收敛精度低的问题，提出了基于动态反向学习的协方差矩阵自适应进化策略(covariance matrix adaptation evolutionary strategy with dynamic opposition learning，CMA-DOL)，旨在根据样本点的变化动态更新反向样本点的范围，提高样本多样性，防止陷入局部最优．本方法在分别由10、40、80 个发电机组组成的3 个测试系统上进行了验证，并与文献中的其他算法进行比较，对超过50 次独立运行的结果进行统计度量，实验结果表明CMA-DOL可以获得更好的解决方案．
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