多目标水库调度 代码
时间: 2025-05-07 18:47:00 浏览: 26
### 多目标水库调度的代码实现
对于多目标优化问题,遗传算法是一种常用的求解方法。在解决多目标水库调度问题时,可以采用NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II),这是一种高效的多目标进化算法[^1]。
下面是一个基于Python的简单示例来展示如何利用`pymoo`库中的NSGA-II来进行多目标水库调度:
```python
from pymoo.algorithms.moo.nsga2 import NSGA2
from pymoo.factory import get_problem, get_sampling, get_crossover, get_mutation
from pymoo.optimize import minimize
import numpy as np
class ReservoirSchedulingProblem:
def __init__(self, n_reservoirs=3, n_time_steps=10):
self.n_reservoirs = n_reservoirs
self.n_time_steps = n_time_steps
def _evaluate(self, X, out, *args, **kwargs):
F = []
# 假设的目标函数计算逻辑
for i in range(len(X)):
f1 = sum((X[i][j::self.n_reservoirs])**2 for j in range(self.n_reservoirs))
f2 = sum(((X[i][j::self.n_reservoirs]-1)**2) for j in range(self.n_reservoirs))
F.append([f1, f2])
out["F"] = np.array(F)
problem = ReservoirSchedulingProblem()
algorithm = NSGA2(
pop_size=40,
sampling=get_sampling("real_random"),
crossover=get_crossover("real_sbx", prob=0.9, eta=15),
mutation=get_mutation("real_pm", eta=20),
eliminate_duplicates=True
)
res = minimize(problem,
algorithm,
('n_gen', 200),
seed=1,
verbose=False)
```
此段代码定义了一个简化版的多目标水库调度模型,并通过调用`minimize()`函数执行优化过程。需要注意的是,在实际应用中应当根据具体场景调整参数设置以及设计更复杂的目标函数[^2]。
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