A Multitask Multiobjective Operation Optimization Method for Coal Mine Integrated Energy System

数学优化 多目标优化 进化算法 趋同(经济学) 人口 约束(计算机辅助设计) 线性规划 计算机科学 最优化问题 可行区 集合(抽象数据类型) 工程类 数学 机械工程 人口学 社会学 经济 程序设计语言 经济增长
作者
Jun Ma,Zhang Yon,Yan Wang,Dunwei Gong,Xiaoyan Sun,Bo Zeng
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20 (9): 11149-11160 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tii.2024.3399909
摘要

The operation optimization problem of coal mine integrated energy system (CMIES) is characterized by multiobjective, strong constraints, large scale, and mixed variables. It is difficult for existing multiobjective evolutionary algorithms to obtain a set of nondominated solutions with good convergence and uniform distribution, primarily due to the absence of suitable constraint-handling techniques. This research proposes a multitask multiobjective operation optimization framework combining evolutionary algorithm and mathematical programming (MO-EAMP) to address this issue. Within this framework, the main task employs an evolutionary algorithm with global search capability to solve the multiobjective CMIES operation optimization problem. Meanwhile, auxiliary tasks utilize mathematical programming method with robust linear constraint handling capability to solve multiple weighted single-objective CMIES operation optimization problems. During the iteration process of MO-EAMP, the scale and form of auxiliary tasks are adjusted autonomously based on the current state of population, with the aim of guiding the population search toward more promising regions. Finally, the presented algorithm is applied to a coal mine in Shanxi Province, China, and the experimental results demonstrate that the proposed algorithm can obtain a set of optimal operation plans with better convergence and distribution in a shorter time, compared with 7 other existing algorithms.
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