摘要：针对多目标遗传算法(multi-objectivegeneticalgorithm，MGA)在解决分布式电源(dis.tributedgeneration,DG)优化问题上存在的不足，加入混沌变量、虚拟适应度、精英保留策略等方法进行多目标改进，提出一种改进混沌多目标遗传算法(improvedchaoticoptimizationmulti-ob.jectivegeneticalgorithm,ICMGA)，并依据种群进化状态自适应调整搜索精度，提高了算法搜索效率和收敛速度。结果表明：与NSGA_II算法相比，ICMGA算法不但寻优能力更强，收敛速度快，还具有良好的经济性。能够为分布式电源优化问题提供优良的解决方案。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 工程科技II> 电力工业
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关键词：分布式电源 混沌多目标遗传算法 精英保留策略 混沌变量
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