基于多目标差分进化算法的水库多目标防洪调度研究

为求解水库多目标防洪优化调度问题，提出一种基于自适应柯西变异的多目标差分进化算法。算法采用一种自适应柯西变异策略克服早熟收敛问题，提高了收敛精度；根据多目标优化的特点对差分算子进行修正，并引入外部档案技术，提高了算法的收敛速度。通过对典型历史洪水的多目标调度研究，结果表明基于自适应柯西变异的多目标差分进化算法在可接受的时间内，可生成大量在各目标分布均匀、分布范围广的非劣调度方案供决策者评价优选，为水库多目标防洪调度决策提供了一种新的调度方案生成方法。     

基于多目标差分进化算法的水库多目标防洪调度研究

为求解水库多目标防洪优化调度问题,提出一种基于自适应柯西变异的多目标差分进化算法,克服了早熟收敛问题,提高了收敛精度;同时,根据多目标优化的特点对差分算子进行修正,并引入外部档案技术,提高了算法的收敛速度。本文以坝前最高水位最低、最大下泄流量最小和汛末水位最接近汛限水位为目标,对三峡水库展开多目标防洪调度研究,结果表明,该算法可在较短时间内生成大量在各目标分布均匀、分布范围广的非劣调度方案供决策者评价优选,为水库多目标防洪调度决策提供了一种新的调度方案生成方法。     

基于文化粒子群算法的水库防洪优化调度

针对水库防洪调度具有多约束、高维、非线性和不易求解的特点,在粒子群算法(PSO)的进化机制中引入文化算法(CA),利用文化算法的信仰空间对粒子群的进化进行指导,建立了文化粒子群算法(PSO-CA)。该算法在种群空间中采用PSO算法,在信仰空间中利用从种群空间中提炼出来的群体经验所形成的形势知识对群体的"早熟"现象进行监视,利用规范化知识对粒子加以限定,提高了算法计算效率。实例验证,该算法能较好地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并加快其收敛速度,可以有效解决水库防洪调度问题。     

基于文化粒子群算法的水库防洪优化调度

针对水库防洪调度具有多约束、高维、非线性、不易求解的特点,在粒子群算法（PSO）的进化机制中引入文化算法（CA）,利用文化算法的信仰空间对粒子群的进化进行指导,建立了文化粒子群算法（PSO-CA）。该算法在种群空间中采用PSO算法,在信仰空间中利用从种群空间中提炼出来的群体经验所形成的形势知识对群体的“早熟”现象进行监视,利用规范化知识对粒子加以限定,提高了算法计算效率。实例验证,该算法能较好地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并加快其收敛速度,可以有效解决水库防洪调度问题。     

混沌差分进化算法在水库优化调度中的应用研究

针对差分进化算法在求解水库调度等复杂优化问题时,算法初始种群的随机性导致其在解空间中的代表性不足,算法的贪婪选择策略又极易导致种群迅速趋同而"早熟"收敛。提出初始种群的混沌生成策略,利用混沌因子的遍历性提高算法初始种群的代表性。同时,以动态概率接受适应值较差的个体作为子代个体参与进化,从而提高算法跳出局部最优解的能力。将改进的差分进化算法模拟乌江梯级电站优化调度问题,模拟计算结果表明,改进的差分进化算法具有较高全局搜索能力,大幅提高了求解的精度,适合求解水库优化调度等问题。     

改进差分进化算法在水库优化调度中的应用研究

差分进化算法在求解水库优化调度时,进化后期种群多样性急剧下降,导致算法无法跳出局部最优解而出现“早熟”收敛。针对该问题,该文对算法的贪婪选择策略进行改进,使其以一定的概率动态接受稍差解作为子代个体,从而提高算法的种群多样性;同时,提出种群基因重生策略,进一步改善种群进化的基因信息结构。将改进的差分进化算法应用于清江梯级发电调度问题,并与差分进化算法、模拟退火算法求解结果进行对比。模拟结果表明,改进算法具有更强的全局搜索能力,求解梯级水库优化调度问题更具有优势。     

基于PSO的梯级水库联合防洪调度

在分析梯级水库联合防洪调度、上下游水库及防洪保护对象之间复杂的水文水力联系和水库群对防洪保护对象防洪补偿调度方式的基础上,建立了梯级水库联合防洪补偿调度模型,并提出了一种基于粒子群算法的模型求解方法。以湖南省资水流域上柘溪与金塘冲水库为例,根据不同典型年的地区洪水组合,通过模型求解拟定了梯级水库联合补偿调度原则。分析研究结果表明,这种基于PSO的梯级水库联合防洪调度原则是合理的,该模型能在一定程度上简化梯级水库联合防洪补偿调度的复杂性,为解决梯级水库联合防洪补偿调度提供了一条简洁有效的途径。     

自适应混沌差分进化算法在梯级水库优化调度中的应用

介绍了一种基于自适应混沌映射的差分进化算法,该算法采用混沌映射的方式产生初始种群,并综合考虑算法迭代进度和个体进化程度两个因素,对缩放因子进行动态调整以促进算法全局搜索和局部寻优的平衡。同时,在算法进化的不同阶段采取不同尺度的扰动策略,进一步提高算法的再搜索能力。将该算法应用于某梯级水库发电调度的研究中,通过实例计算,并与基本差分进化算法、模拟退火算法相比,得到了更优的全局最优解,验证了该算法的可靠性和实用性。     

改进的多目标差分进化算法在水库优化调度中的应用

水库多目标优化调度是一个复杂的系统优化问题,属于高维、多约束、非线性问题的优化领域。智能优化算法在求解水库多目标优化调度时,存在非劣解较少、分布不均匀及不收敛等问题,基于上述问题,提出一种求解新思路,通过加入精英保留机制并用拥挤距离来维持外部精英集改进多目标差分进化算法。建立了多目标水库优化调度模型,并以综合利用的漳河水库多目标优化调度为例进行了求解,结果表明该算法能够得到分布较为均匀的非劣解集,证明方法在水库多目标优化调度中是有效的。     

改进微粒群优化算法在水库防洪调度中的应用

微粒群算法(PSO)是一种新颖的智能计算优化方法,具有全局寻优、收敛速度快等优点。针对标准PSO搜索精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出了一种在速度进化方程中引进收敛因子的方法,改进了标准微粒群算法的收敛性。将改进的微粒群优化算法用于水库优化调度计算,结果表明,改进的PSO计算结果合理、有效,可作为水库防洪优化调度的一种新方法。     

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。     

基于粒子群算法的水库优化调度模型

基于水库优化调度常用优化方法存在的不足,本文根据水库优化调度的数学模型,将粒子群优化算法运用到水库优化调度中.该算法通过个体间的协作与竞争.实现复杂空间中最优解的搜索分析,具有计算简便,收敛速度快等优点.将混沌优化算法运用到水库调度中,并与其它优化方法比较,获得了较为满意的结果.     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

在分析以往水库优化调度模型优缺点的基础上,提出了基于动态调节惯性权重的粒子群优化方法的水库优化调度模型,对基本粒子群算法进行了改进。改进的算法通过时变权重的设置来实现,从而克服了PSO搜索精度不高,易陷入局部最优的缺点,并通过引入罚函数解决强约束问题。以某综合利用水库优化调度为实例进行研究,并与动态规划模型计算结果进行对比分析,实例计算表明:改进PSO算法原理简单,易于编程实现,而且占用计算机内存小,收敛速度快,搜索效率高,能以较快的速度收敛到全局最优解,是一种有效的搜索算法。     

基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度

文章提出了应用改进粒子群算法求解水电站优化调度问题的方法,粒子群算法模拟了鸟类群体觅食的搜索过程来寻找水电站最优调度计划。对传统粒子群算法进行了改进,克服了早熟和陷入局部最优的缺点。实例计算表明,粒子群算法可以求解具有复杂约束条件的非线性水电站优化调度问题,与经典算法相比,该算法原理简单,易于编程,占用内存少,求解精度高,收敛速度快,是一种有效的搜索算法。     

水电站发电优化调度的综合改进差分进化算法

差分进化算法能够全局并行和高效搜索,在求解水电站发电优化调度问题中具备一定优势,但同时存在一些问题。本文针对差分进化算法初始种群代表性不足的问题,引入基于均匀设计的初始种群生成方式;针对差分进化算法两种常用变异模式侧重于不同搜索阶段的特点,引入了兼顾两种模式优点的"Rand-Best耦合模式的变异算子";针对算法局部搜索能力欠缺的问题,借鉴梯度寻优思想,构建了"梯度加速附加算子"。以三峡水电站为例,说明了综合改进差分进化算法UCG-MDE的有效性,该算法大幅提高了解的精度、稳定性和收敛率。     

基于PSO的水库调度图优化研究

针对常规调度方法中需要人工修正以及智能算法中容易陷入局部最优等问题,在满足生态用水需求和发电保证率的前提下,建立了以发电量最大为目标的水库调度图优化模型,并采用改进后的粒子群算法对模型进行求解。以北方某水库为例展开研究,计算结果表明,在2种方法得到的保证出力和发电保证率相同的情况下,与常规调度图相比,水库优化调度图年均发电量可提高约1.46%,经济效益显著,同时水量利用率可提高0.9%,更利于充分利用水能资源。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

对粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点作了改进,提出了一种带有扰动项的改进的粒子群优化算法,并将其应用于水电站水库优化调度中。实例计算证明,改进后的粒子群优化算法具有较好的全局搜索能力,能够有效克服陷入局部最优的缺点,是水库优化调度比较有效的方法。     

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。     

基于混沌算法的水库防洪优化调度

由于水库防洪优化调度的常用优化方法存在不足,将混沌优化算法运用到水库防洪优化调度中,依据水库防洪最大削峰准则,建立了以最大削峰为目标的数学模型.根据混沌的迭代不重复性和遍历性,按照其"自身规律"不重复地遍历所有状态,利用混沌变量进行优化搜索,避免了陷入局部最优点,取得全局最优.将混沌优化算法运用到水库调度中,并与其他优化方法比较,结果表明混沌优化算法原理简单、计算方便、结果精度高.