基于整数编码粒子群算法的树状供水管网优化

以管网年费用折算值为目标函数,以管网布置形式及管径为优化参数,建立了树状供水管网的优化设计模型.利用基于整数编码的粒子群算法对这一模型进行了求解,该方法以某一管网连接状态及各管段管径作为粒子群个体,采用整数编码,通过不断地更新粒子的位置来搜索最优的管网结构及管径值,实现了对管网布置形式及管径的同时优化.优化过程中,对进化过程中产生的不可行解进行处理,提高了优化效率.实例表明,将粒子群算法应用于树状管网优化设计中可以获得更好的优化结果和效率.     

基于粒子群改进FCM聚类算法优化管网压力监测点布置研究

针对供水管网运行现状,提出压力监测点优化布置方法.以构建节点压力影响系数矩阵采用粒子群优化模糊C均值聚类算法方法求解压力监测点的节点位置.粒子群算法优化避免了FCM聚类算法在初始值选取不当容易陷入局部最优的缺点,提高了压力监测点覆盖节点的精度.结果表明,压力监测点布置合理,且均匀分布于整个管网,同时提供新增压力监测点布置方法,为管网漏失识别定位奠定基础.     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究与应用

建立了九甸峡水库优化调度模型进行实例分析,并应用改进粒子群优化算法(MPSO)对模型求解。经计算,对于中水年情况,九甸峡水库可满足上下游需水要求,并可比原设计情况多发电0.72亿kW.h,比经典动态规划法多发电0.07亿kW.h,从而验证了改进粒子群算法对九甸峡水库优化调度模型的合理性和优越性。     

基于混合PSO算法的梯级水库优化调度研究

提出基于混合粒子群优化（PSO）算法求解流域梯级单目标优化调度问题方法的一般结构,并对三峡梯级的发电和洪水优化调度问题进行了研究。该算法利用离散微分动态规划法（DDDP）算法对粒子群优化算法的gBest粒子进行二次寻优,加快了算法的收敛速度和精度。     

基于粒子群算法的灌溉水泵系统优化设计与运行

文章提出了一种相对较新的用于灌溉抽水系统优化设计和运行的管理模式。该管理模式利用粒子群优算法化建立并求解了一个两步优化模型。新提出的模型通过对所有可行的泵机组组合进行详尽的枚举搜索后,在所需时间段内处理给定的需求曲线,然后调用粒子群优化算法搜索每个集合的最优解。在优化机组的运行问题后,计算所有机组的运行总成本和初始投资折旧,确定最优的机组组合,并制定相应的运行策略。研究将所提出的模型用于实际泵站系统的设计和运行后,将结果与优化算法的结果进行比较。结果表明,所提出的模式与粒子群优化算法相结合是一种用于实际灌溉泵系统设计和运行的通用管理模型。     

基于整数编码遗传算法的树状灌溉管网优化设计方法

针对树状管网布置中较多依赖设计人员经验的特点,提出了一种基于整数编码遗传算法的树状管网两级优化方法.第一级优化是根据树状管网单点供水的原则,建立了融合工程设计经验的树状管网优化布置整数编码遗传算法模型,克服了传统二进制编码方法易产生不可行解的问题,可快速寻找出一组符合工程实际情况的管网布置方案.第二级优化在确定管网布置方案组的基础上采用整数编码的遗传算法,以投资最小为目标,建立了管径优化模型与算法.编制了灌溉管网两级优化设计Matlab程序,进行了工程实例验证.与单亲遗传算法(SPGA)和管网布置经验设计方法进行了比较,表明本文提出的基于整数编码的管网优化设计方法可方便地将设计经验融合到优化计算过程中.能降低管网优化设汁的复杂性和求解难度,快速有效求解符合工程实际的管网优化方案.     

混沌粒子群优化算法在确定含水层参数中的应用

以泰斯公式为例,将混沌粒子群优化算法应用于求解分析抽水试验数据,解决含水层参数的函数优化问题.通过在粒子群算法的初始化粒子位置及后续的细搜索过程中加入混沌序列,提高了算法的收敛速度和精度.数值实验结果表明:混沌粒子群算法能够有效地应用于求解含水层参数计算问题;粒子数的增多对混沌粒子群算法收敛性的影响不明显;待估导水系数选取不同的倍数均体现出混沌粒子群算法的收敛性明显优于粒子群优化算法.混沌粒子群算法应用于确定含水层参数是可行的.     

基于智能群体优化算法的给水管网漏损定位

针对城市给水管网漏失定位困难的问题,采用模糊聚类方法对压力监测点进行了优化布置,并在压力在线监测的基础上建立了管网漏损定位模型。利用蚁狮优化算法和粒子群优化算法两种智能群体优化算法对模型进行求解,并以华北某沿海城市的某工业区给水管网为算例,分析对比了两种算法的运行情况。结果表明,在漏损定位问题上,蚁狮优化算法具有更强的全局优化能力,更高的搜索效率。     

乌鲁瓦提水库综合利用优化调度方案分析

为找出乌鲁瓦提水库综合优化调度的计算方法,以最大削峰模型、最小洪灾损失模型两种模型为基础,采用粒子群算法和改进粒子群算法对调度方案进行优化。结果表明:改进粒子群算法的下泄流量最低,收敛速度最高,稳定性最强,可作为水库优化调度的标准计算方法。     

不同灌溉工作制度下的灌溉管网优化设计研究

采用基于人工神经网络的两级优化设计模型，对自压式灌溉管网进行优化设计，并分析了不同灌溉工作制度对管网投资的影响，研究表明，通过灌溉管网优化设计，可以得到不同灌溉工作制度下的管网投资最小的优化设计结果，与原始设计方案相比能够节约大量的投资，并可用于选择合理的灌溉工作制度。     

基于自由搜索的灌区优化配水模型研究

在求解优化配水问题时,遗传算法和粒子群算法是经常被采用的优化算法,然而在优化过程中可能出现早熟,从而会影响到配水模型的有效性。为此,本文引入一种新的基于动物群体的优化算法——自由搜索(FreeSearch)算法,并以实现单位灌溉水量的净收益最大为目标构建了灌区优化配水模型,设自由搜索中动物探查行走时的位置分量为模型寻优参数,应用自由搜索算法对模型进行优化求解。实例应用结果表明:与加速遗传算法和标准粒子群算法求解优化配水模型的结果相比,本文建立优化配水模型能为灌区提供更合理的优化配水方案,可使整个灌区及单位灌溉水量的净收益都获得显著增长。     

优化BP神经网络在地下水计算中的应用

采用动态惯性因子对粒子群算法进行改进,并将其应用到BP神经网络的优化中,依据滦河某观测站数据建立地下水动态预测网络模型.预测结果表明:在训练样本、预报因子和建模参数都相同的情况下,BP神经网络的收敛速度明显较慢;粒子群算法代替梯度下降法优化BP神经网络,有效地提高了计算精度、加快了收敛速度、改善了神经网络的稳定性;混合动态惯性因子的粒子群算法,收敛速度快速提高,计算误差大幅减小,精度及稳定性均较高.     

基于改进粒子群算法的渗透系数参数反演分析

针对传统的粒子群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,依据水库原型观测数据和有限元数值计算结果,基于以e为底的指数函数的惯性权重策略的改进粒子群算法,减少了求解计算时间,提高了结果准确度,构建了大坝渗透压力监测控制统计分析模型,并分别采用标准粒子群算法和改进的粒子群优化算法反算了混凝土坝体、坝基的渗透系数。与实测值的对比结果表明,基于改进粒子群算法的渗透系数参数反演拟合效果良好,计算误差小、搜索效率快、辨识参数准确度高,具有较强的可操作性。     

水库发电优化调度改进粒子群算法应用

为进一步提升粒子群算法在水库发电调度中的应用效果，应用粒子群算法建立水库发电优化调度模型，从初始种群生成、寻优模式、更新策略等方面对算法进行改进，将均匀设计理念和混沌理念分别引入粒子群算法并对惯性权重进行了非线性自适应设计。计算结果与标准粒子群算法以及传统的动态规划进行了对比。结果表明，粒子群及其改进算法在水库发电优化调度中应用效果良好，综合考虑算法收敛能力、稳定性及计算耗时等指标，改进粒子群算法具有较高的实用价值。     

高陵区管道输水灌溉工程规模优化方法研究

我国是一个水资源较为匮乏的国家,同时水资源空间分布不均匀,中西部水资源相较于东部地区水资源量更低,因而对灌溉节水进行研究是非常有必要的.以西安市高陵区的管道输水分别通过遗传算法和LINGO对输水模型进行优化,在保证管网灌溉用水流量均匀的前提下,计算最低的投资成本.研究结果表明,采用遗传算法求解得到管网总费用为30364...     

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

提出了约束破坏向量、分段粒子群算法以及多目标分段粒子群算法,有效解决了在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法解水库优化调度问题的寻优效率低下甚至无可行解的问题。该方法基于粒子群算法框架,引入约束破坏向量、分段操作和特殊变异操作来增强进化过程中的种群质量,从而提高算法的计算效率。闽江流域金溪梯级水库多目标优化调度的实例分析表明,在解时间步长较小、计算时段数目较多的水库优化调度问题时,分段粒子群算法、多目标分段粒子群算法相对其他算法具有明显优势。     

基于改进投影寻踪模型的干旱区林果适宜灌溉方式评价

为探讨西北干旱区林果节水高效灌溉模式,本文建立了涵盖作物生长性状、水分利用、果品质量和工程投资4个方面10项指标的库尔勒香梨适宜灌溉方式综合评价体系,并采用改进粒子群算法优化投影寻踪模型进行方案优选。结果表明:作物耗水量、水分利用效率、产量与单位面积投资这4项指标是影响灌溉方式综合评价的主要因素,其投影值分别为0.3458、0.4165、0.3796和0.3433;综合考虑各因素,不同灌溉方式优劣排序为:环管地表灌溉小管出流普通灌溉微喷灌,环管地表灌溉方式为研究区最佳灌溉方式。研究结果为干旱区林果节水灌溉提供了理论参考。     

基于改进粒子群算法梯级水电站短期优化调度研究

应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题.考虑发电效益和存水效益结合峰谷电价建立综合效益最大模型,针对粒子群算法存在的后期收敛速度慢和易陷入局部最优等缺点,引入收缩因子和杂交算子对其进行改进.应用改进粒子群算法对"水布垭水电站一隔河岩水电站一高坝洲水电站"进行短期优化调度,分别采用传统优化模型和峰谷优化模型进行实例计算,结果表明实施峰谷电价,对于提高梯级水电站综合效益,同时缓解高峰期用电紧张局面有更高的应用价值;应用改进粒子群算法求解梯级水电站短期优化调度问题在求解时间、求解精度上都得到了较满意的效果.     

一种改进的水电站优化调度粒子群求解算法

重点分析了常规粒子群算法(Panicle Swarm Optimization,PSO)在水电站优化调度应用中存在的问题和出现的原因,并针对问题提出了相应的解决方法,形成了基于粒子群算法的水库优化调度改进应用方法.改进前后计算结果的对比分析表明,改进后的粒子群算法可明显提高求解水电站优化调度问题的收敛速度和求解精度.     

基于改进粒子群优化算法的水库生态优化调度研究

文中对传统粒子群算法进行改进,提高其优化算法的收敛度,并结合改进粒子群算法对观音阁水库生态调度进行优化计算。研究结果表明,采用改进粒子群算法的水库生态调度优化求解精度得到明显改善,不同月份观音阁水库下游河道最小和适宜生态径流满足度相比于改进前显著提高。研究成果对于水库生态优化调度算法具有重要参考价值。