[發明專利]基于教與學算法求解多目標優化問題的方法、裝置和設備

有效

• 申請號: 201811254787.9
• 申請日: 2018-10-25
• 公開（公告）號: CN110147888B
• 公開（公告）日: 2023-06-20
• 發明（設計）人: 李大雙
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06N5/022
• 分類號: G06N5/022;G06Q10/04
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

1.一種基于教與學算法求解多目標優化問題的方法，其特征在于，應用于多目標問題優化設備，所述方法包括：

獲取多目標優化問題的數據，所述多目標優化問題的數據包括電力系統優化調度的目標函數和約束條件，所述目標函數包括多個電力系統優化目標，所述約束條件包括多種電力系統運行條件；

針對所述多目標優化問題的數據，通過所述目標函數和所述約束條件確定班級中的學員的知識值，包括：在確定所述班級中第i層Pareto解集的其中一個學員的知識值時，根據所述多目標問題包含的目標值的數量，通過分別計算每個解的目標值占所述第i層Pareto解集中所有解的目標值之和的比例，以及所述第i層Pareto解集的常量，來確定所述知識值；其中，根據以下計算公式確定所述班級中的其中一個學員的知識值：

Cost_i＝A₁+A₂+…+A_k+B

所述Cost_i表示所述第i層Pareto解集中的學員的知識值，所述i為大于0的正整數，所述k表示所述多目標問題包含的目標值的數量，k+1用于確定所述計算公式中的求和項的數量，

所述L＝1,2,…,k，所述f_L(i)表示所述第i層Pareto解集中的第L個目標值；所述表示所述第i層Pareto解集中的所有解之和；N_rank表示所述第i層Pareto解集中的學生的數量；所述B＝(rank_i-1)*2，所述rank_i表示所述第i層Pareto解集中的常量；

將處于不同層次的Pareto解集的學員的知識值進行排序，得到第一排序結果；

將所述第一排序結果中知識值從大到小排名的前M位的學員確定為所述班級中的M個教師，并將所述第一排序結果中除所述M個教師之外的其它學員確定為學生；所述M為大于0的正整數；

通過教階段更新所述班級中的學生；

通過學階段更新所述班級中的學生；

若當前迭代次數滿足預設的最大迭代次數，輸出針對所述多目標優化問題的Pareto解集，所述Pareto解集包括針對所述電力系統優化調度的Pareto優化解集；

根據所述Pareto優化解集中的目標解，執行所述電力系統優化調度操作，所述目標解為所述Pareto優化解集中的任意一個解。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述M為大于等于2的正整數。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述針對所述多目標優化問題的數據，通過所述目標函數和所述約束條件確定班級中的學員的知識值之后，所述將處于不同層次的Pareto解集的學員的知識值進行排序，得到第一排序結果之前，還包括：

設置所述班級中的教師與學生的數量，包括：

根據所述多目標優化問題的特點設置所述班級中的教師與學生的數量；或，

根據預設的教師與學生的比值設置所述班級中的教師與學生的數量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述第一排序結果中除所述M個教師之外的其它學員確定為學生之后，還包括：

通過所述學階段控制所述班級中的教師與教師之間進行相互學習，在滿足所述班級中的每個教師學習后的知識值大于學習前的知識值的情況下，更新所述班級中的教師。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過所述學階段控制班級中的教師與教師之間進行相互學習，包括：

根據預設的第一隨機算法確定第一教師擬學習的學習對象為第二教師；其中，所述第一教師和所述第二教師為所述班級中的教師；

若所述第二教師的知識值大于所述第一教師的知識值，則所述第一教師向所述第二教師學習。