《表4 各多目标算法的典型调度方案集》

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《基于分段粒子群算法的梯级水库多目标优化调度模型研究》

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从表3、4可以看出，在多次计算中，MOPPSO算法所得解集的发电效益最大目标的最优值的平均值达到了2.58×109k W·h，最高水位最小目标的最优值的平均值达到了275.00 m，最大下泄流量最小目标的最优值的平均值达到了1 243.09 m3/s，均远优于其他算法所得结果，其超体积指标为5.66×1012，远高于其他算法，可见MOPPSO算法所得解集较其他算法的解集更加接近真实Pareto前沿，且具有良好的收敛性、分布均匀性和分布广泛性；MOPP-SO算法达到其Pareto前沿的平均运行时间55 548.33 s，运算效率优于其他算法。可以看出，MOPPSO算法在Pareto解搜索方面具有明显优势。