环境正义的语义知识与数据建模及自适应鲁棒多目标优化算法在微电网调度中的应用研究

针对多目标优化中鲁棒性与收敛性的平衡难题，研究人员提出自适应鲁棒多目标优化算法RMOEA-REDE，通过ESI指标动态选择收敛驱动或鲁棒驱动策略，结合新型鲁棒性度量RD和区域鲁棒估计技术，在基准测试和微电网调度问题中验证了算法的优越性，为不确定环境下的决策优化提供了新范式。

　　

在现实世界的工程优化问题中，不确定性如同挥之不去的阴影——无论是微电网中风力发电的随机波动，还是制造系统中参数的微小漂移，都可能让精心设计的优化方案瞬间失效。传统多目标优化算法在面对这类问题时常常陷入两难：过度追求鲁棒性（Robustness）会导致算法陷入局部最优，而一味强调收敛性（Convergence）又可能丢失关键鲁棒解。更棘手的是，评估解的抗干扰能力需要大量重复计算，这对本已紧张的计算资源无疑是雪上加霜。

针对这一系列挑战，来自中国的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，提出了革命性的RMOEA-REDE算法。该算法像一位智慧的指挥官，通过独创的进化状态指示器（Evolution State Indicator, ESI）实时判断种群特性，灵活切换"收敛驱动"和"鲁棒驱动"两种战略模式。在算法工具箱中，研究者们精心设计了灵敏度决策变量分类、融合非支配排序与目标空间位移的鲁棒性度量RD（Robustness Degree），以及基于临界层区域鲁棒估计的环境选择机制。这些创新使算法在标准测试集上全面超越现有技术，更在微电网日前调度这一典型不确定优化问题中，实现了运行成本与环境效益指标的鲁棒平衡。

关键技术方法包括：1）构建ESI指标实现策略自适应切换；2）基于决策变量敏感性的分层扰动策略；3）整合目标空间位移与非支配排序变化的RD度量；4）临界层个体的区域鲁棒估计技术；5）10机组微电网模型的鲁棒调度验证。

研究结果揭示：
• 自适应策略选择框架：ESI指标成功捕捉种群进化特征，早期侧重收敛（收敛驱动策略下IGD指标提升27%），后期聚焦鲁棒（鲁棒驱动策略使RD值优化35%）。
• 鲁棒驱动策略创新：高敏感变量采用RD度量，其惩罚函数设计使ZDT系列问题的鲁棒解保留率提升至89%，较NSGA-II提高2.1倍。
• 收敛驱动策略优化：区域鲁棒估计策略在WFG测试问题上，将临界层个体的收敛速度加快40%同时保持15%的鲁棒性增益。
• 微电网调度应用：在含风光储的10机组模型中，算法获得的调度方案使日均运行成本降低12%，且在新能源出力±20%波动时仍保持方案可行性。

这项研究的突破性在于：首次建立动态权衡鲁棒-收敛的通用框架，通过ESI指标实现算法"思考型"进化；提出的RD度量从解的空间稳定性与排序稳定性双重维度革新鲁棒评估标准；微电网调度案例验证了算法在能源这一国家关键领域的实用价值。正如研究者De Sousa等指出的，这种方法为处理"第四类"鲁棒帕累托前沿（即前沿完全由鲁棒区域边界构成）这一公认难题提供了新思路。未来，该算法框架可扩展至疫苗生产调度、医疗资源分配等更多涉及民生的重要领域，为不确定环境下的科学决策提供智能支撑。