【摘 要】
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提出一种基于双局部最优的多目标粒子群优化算法，与可行解为优的约束处理方法相结合，来求解决非线性带约束的多目标电力系统环境经济调度问题。该算法针对传统多目标粒子群算法
【机 构】
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中原工学院电子信息学院,郑州大学电气工程学院,南洋理工大学电气电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.60905039）,中国博士后科学基金特别资助项目（No.2012T50639）,教育部高等学校博士学科点专项科研基金（No.20114101110005）,河南省科技攻关项目（No.132102210521）.
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提出一种基于双局部最优的多目标粒子群优化算法，与可行解为优的约束处理方法相结合，来求解决非线性带约束的多目标电力系统环境经济调度问题。该算法针对传统多目标粒子群算法多样性低的局限性，通过对搜索空间的分割归类来增加帕累托最优解的多样性；并采用一种新的双局部最优来引导粒子的搜索，从而增强了算法的全局搜索能力。算法加入了可行解为优的约束处理方法对IEEE30节点六发电机电力系统环境经济负荷分配模型分别在几个不同复杂性问题的情况进行仿真测试，并与文献中的其他算法进行了比较。结果表明，改进的算法能够在保持帕累托最优
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