《表4 实验数据优化结果：分布式PSODE算法的冰蓄冷空调系统优化控制研究》

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《分布式PSODE算法的冰蓄冷空调系统优化控制研究》

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首先，本文进行了大量参数分析实验，确定D-MOPSODE优化算法最佳参数组合。最终种群规模设置为100，外部储备集容量为10，最大迭代次数200代，双种群算法每次迭代完成后，外部储备集按照拥挤距离降序排列保证粒子的多样性，边界个体拥挤距离度为1 000，CPN通信周期为20代。表4为该商场冰蓄冷空调系统实验数据的运行策略优化结果，算法迭代终止后，Pareto最优解集中10个解互不支配，能耗、运行费用和能耗损失3个目标函数的最小值和平均值相差甚小，验证了D-MOPSODE算法鲁棒性良好，稳定性较强，本文将采用该参数组合进一步实验分析。