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Multiobjective particle swarm optimization based on differential evolution for environmental/economic dispatch problem

【摘要】:This paper presents a multiobjective particle swarm optimization based on differential evolution (IMOPSO-DE) algorithm for environmental/economic dispatch (EED) problem.The algorithm adopted differential evolution to increase the diversity of the Pareto set.Circular crowded sorting approach helped to generate a set of well-distributed Pareto-optimal solutions in one run.The global best individuals in multiobjective optimization domain are redefined through a new multiobjective fitness roulette technique.Several optimization runs of the proposed approach have been carried out on the IEEE30-BUS six-generator test system.Simulation results revealed that proposed approach obtained high-quality solutions and was able to provide a satisfactory compromise solution in almost all the trials,thereby validating the efficacy and applicability of the proposed approach over the real-word multiobjective optimization problems.

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