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1.
蚁群算法求解梯级水电厂日竞价优化调度问题   总被引:13,自引:5,他引:8  
徐刚  马光文  涂扬举 《水利学报》2005,36(8):0978-0981
应用蚁群算法(Ant Colony algorithm,ACA),即利用蚂蚁群体相互协作和邻域搜索寻找功能,求解梯级水电站日竞价优化调度问题。计算中定义水库调度线为蚂蚁路径,利用状态转移、信息素更新和邻域搜索,不断调整路径逐步向最优值逼近。计算结果表明,梯级电站电量时空分配合理,并且满足约束条件,该算法可以求解具有复杂约束条件的非线性梯级优化调度问题。  相似文献
2.
搜索土坡潜在滑动面的蚁群算法   总被引:6,自引:2,他引:4  
高玮 《水利学报》2005,36(9):1100-1104
对土坡圆弧滑动面的搜索可以简化为圆心坐标及半径的搜索问题,而非圆弧滑动面的搜索,也可简化为滑动面上若干关键点坐标的搜索问题。因此,土坡潜在滑动面的搜索可变成一个典型的复杂连续函数优化问题。本文就此提出一种新的解决连续函数优化问题的连续型蚁群算法,它具有简单易实现且计算效率高等特点,特别适用于复杂工程优化问题。最后,通过一个典型算例进行验证,并与遗传进化算法比较表明,本算法的计算效率较高。  相似文献
3.
蚁群算法在水文频率曲线参数计算中的应用   总被引:4,自引:1,他引:3  
通过对标准蚁群算法进行修改,提出了一种可以应用于水文频率参数计算的基于网格划分策略的蚁群算法,并以渭河流域4个水文测站的年径流量数据为例,按照OLS准则对皮尔逊Ⅲ型分布参数进行了优化计算.结果表明,蚁群算法参数的估计精度及实际适线效果均优于其他几种常规方法,是一种可行的水文频率分析方法.  相似文献
4.
一种新型智能仿生类算法-蚁群算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
蚁群算法是一种新型智能仿生类算法,是受到蚂蚁在觅食过程中建立蚁巢到食物最短路径时的搜索机制启发而提出的一种算法。蚁群算法在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效,成为解决TSP、VRP、QAP、JSP等典型问题的一种新型强有力算法。本文对蚁群算法理论研究的主要内容和方法、基于算法的改进等,进行了系统的总结与综述。  相似文献
5.
基于蚁群算法的配电网络综合优化方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
配电网络综合优化是改善电压质量、降低网损、实现配电网络自动化的重要环节,针对现有配电网络综合优化算法的不足,建立了融配电网络重构和电容器投切于一体的配电网络综合优化数学模型,提出了基于蚁群算法的配电网络综合优化计算新方法,新算法不依赖各种初始参数,不易陷于局部最优,通过实例分析表明,新算法与现有各种方法相比,具有适应性好、计算效率高、优化效果好的优点。  相似文献
6.
混合智能算法及其在供水水库群优化调度中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
刘卫林  董增川  王德智 《水利学报》2007,38(12):1437-1443
将遗传算法中的进化思想和蚁群算法中的群体智能技术有效地耦合,提出了一种基于两者的混合智能算法,应用于供水水库群系统的优化调度研究中。算法利用蚁群算法的并行性、正反馈性以及良好的全局寻优能力,避免搜索陷入局部最优,同时借鉴遗传算法的进化思想,利用杂交、变异算子来进行局部寻优,使其能快速搜索到全局最优点。在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,使得算法同时具有随机性和确定性。结合模拟退火思想,构造了罚因子处理约束条件,使该算法对水库优化调度问题以及其他优化问题具有一定的通用性。通过实例验证,并与大系统聚合分解经典算法进行比较,结果表明该算法是可行的和有效的。  相似文献
7.
蚁群算法在拱坝结构可靠度分析中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据Hasofer-Lind的定义,将复杂的拱坝可靠性指标计算问题转化为数学上的优化问题,针对拱坝功能函数的复杂非线性和隐性的特点,提出基于蚁群算法的拱坝可靠度计算新方法,该方法避免了计算功能函数求导问题,不易陷入局部最优。以沙牌碾压混凝土拱坝的结构可靠度分析为例,得出了该坝坝体及诱导逢可靠性指标的分布规律,与文献[2]试验成果吻合。  相似文献
8.
ACA-BP网络在冰塞水位预测中的应用   总被引:2,自引:1,他引:1  
为了更准确地预测冰塞水位,将蚁群算法和神经网络结合起来建立了ACA-BP神经网络模型,并利用黄河河曲段实测资料对冰塞水位进行了预测。结果表明:ACA-BP网络和BP网络都有一定的逼近能力和预测能力;预测结果与实际冰塞水位基本吻合;ACA-BP网络的预测结果优于BP网络。  相似文献
9.
基于改进蚁群算法的渡槽结构优化设计   总被引:1,自引:1,他引:0  
渡槽结构优化设计属于混合离散变量优化问题,针对利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足,对基本蚁群优化算法进行了改进:引入蚁群更新、沿途搜索等策略,在搜索过程中对设计变量进行工程化处理,蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索.开发了基于改进的蚁群优化算法的混合离散变量渡槽优化设计的程序.实例研究表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,而且程序运行可靠,全局收敛能力强.  相似文献
10.
改进蚁群算法优化PID控制在水力发电机组中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
李文华 《西北水电》2010,(3):67-70,74
水力发电机组是一个非线性、时变系统,常规PID控制不能达到理想的控制效果。提出一种基于改进蚊群算法的PID参数优化方法,讨论了蚁群算法的模型,水力发电机组的模型,对蚁群算法的不足进行改进,并给出了算法的具体实现步骤。实验结果表明,采用改进蚁群算法PID控制器的水电机组具有更好的控制精度和动态特性,验证了该方法的可靠性和有效性。  相似文献
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