基于多目标文化鲸鱼算法的水库防洪调度

水库防洪调度问题(RFCO)是复杂的多目标问题(MOPs),具有众多复杂的约束条件,相互依存的决策变量,以及相互冲突的优化目标,传统研究多停留在将多目标问题转换为单目标问题解决,在实际应用中存在一定限制.鉴于此,提出一种针对水库防洪调度的多目标优化方法——文化鲸鱼算法(MOCWOA).MOCWOA以文化算法(CA)为框架,在种群空间采用鲸鱼优化算法(WOA),在信度空间定义了3种知识结构以提高算法所得结果的多样性和收敛精度.MOCWOA先应用于典型测试函数的优化,之后进一步应用于实际的水库防洪调度问题,并与几种优秀的多目标优化算法进行对比,结果表明,无论是在典型测试函数上,还是在实际RFCO问题上,MOCWOA都具有一定的优势.