为解决高度复杂的热电联合经济排放调度问题，本研究提出了一种将非支配排序遗传算法II和多目标粒子群优化算法相结合的协同混合元启发式算法，以经济地运行电力系统并减少环境污染的影响。.在迭代过程中，根据排名，人口被分成两半。探索是通过非支配排序遗传算法II使用人口的上半部分进行的。通过增加个人学习系数、降低全局学习系数和使用自适应变异算子来修改多目标粒子群优化以有效利用下半部分人口。为了满足线性、非线性约束，并确保人口始终位于热电联产厂的可行运行区域内，开发了一种有效的约束处理机制。所提出的具有有效约束处理机制的混合算法通过有效的信息交换增强了搜索能力。将该算法应用于标准测试功能和测试系统，同时考虑火力发电厂的阀点效应、传输功率损耗、机组边界和热电联产机组的可行运行区域。混合算法可以得到一个分布良好且多样化的帕累托最优解，并且比现有的一些算法更快地收敛到实际的帕累托最优前沿。统计分析表明，所提出的混合算法是解决这一复杂而重要问题的可行替代方案。

在本文中，提出了一种新的基于群体的元启发式算法，其灵感来自白鲸的行为，称为白鲸优化 (BWO)，以解决优化问题。BWO中建立了探索、开发和鲸落三个阶段，分别对应成对游泳、猎物和落鲸的行为。BWO中的平衡因子和鲸落概率具有自适应性，对控制探索和开发能力起着重要作用。此外，还引入了 Levy 飞行以增强开发阶段的全局收敛性。使用 30 个基准函数测试了所提出的 BWO 的有效性，并进行了定性、定量和可扩展性分析，并将统计结果与其他 15 种元启发式算法进行了比较。根据结果和讨论，BWO是解决单峰和多峰优化问题的竞争算法，通过弗里德曼排名测试，BWO在比较的元启发式算法中基准函数的可扩展性分析中的整体排名第一。最后，四个工程问题展示了 BWO 在解决复杂的现实世界优化问题中的优点和潜力。

在本文中，提出了一种新的基于群体的元启发式算法，其灵感来自白鲸的行为，称为白鲸优化 (BWO)，以解决优化问题。BWO中建立了探索、开发和鲸落三个阶段，分别对应成对游泳、猎物和落鲸的行为。BWO中的平衡因子和鲸落概率具有自适应性，对控制探索和开发能力起着重要作用。此外，还引入了 Levy 飞行以增强开发阶段的全局收敛性。使用 30 个基准函数测试了所提出的 BWO 的有效性，并进行了定性、定量和可扩展性分析，并将统计结果与其他 15 种元启发式算法进行了比较。根据结果和讨论，BWO是解决单峰和多峰优化问题的竞争算法，通过弗里德曼排名测试，BWO在比较的元启发式算法中基准函数的可扩展性分析中的整体排名第一。最后，四个工程问题展示了 BWO 在解决复杂的现实世界优化问题中的优点和潜力。

在本文中，提出了一种新的基于群体的元启发式算法，其灵感来自白鲸的行为，称为白鲸优化 (BWO)，以解决优化问题。BWO中建立了探索、开发和鲸落三个阶段，分别对应成对游泳、猎物和落鲸的行为。BWO中的平衡因子和鲸落概率具有自适应性，对控制探索和开发能力起着重要作用。此外，还引入了 Levy 飞行以增强开发阶段的全局收敛性。使用 30 个基准函数测试了所提出的 BWO 的有效性，并进行了定性、定量和可扩展性分析，并将统计结果与其他 15 种元启发式算法进行了比较。根据结果和讨论，BWO是解决单峰和多峰优化问题的竞争算法，通过弗里德曼排名测试，BWO在比较的元启发式算法中基准函数的可扩展性分析中的整体排名第一。最后，四个工程问题展示了 BWO 在解决复杂的现实世界优化问题中的优点和潜力。

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