结合广度搜索的遗传算法在水库调度中的应用

为了改善遗传算法在水库优化调度中的应用效果,采用自适应遗传算法和广度搜索算子结合的算法,同时为保证水库优化调度搜索全局最优提供了一定保障。针对遗传算法容易陷入局部最优的缺点,引入正弦函数取随机数的广度搜索与遗传算法相结合的算法。通过分析比较单独使用自适应遗传算法或者广度搜索算法以及结合算法在实际水库优化调度中效果,结果显示,优化结果要比自适应遗传算法以及广度算法的结果更理想。充分证明了结合算法的高效全局搜索能力,避免了自适应遗传算法陷入局部最优,同时在一定程度上克服了广度搜索很难收敛的缺点,在一定收敛条件下得到了更接近全局最优的结果。     

基于混沌变异布谷鸟算法的水库供水优化调度

根据水库联合供水优化调度的特点,建立了混沌变异布谷鸟算法求解多阶段组合优化问题的数学模型。针对标准布谷鸟算法全局寻优及局部搜索能力不平衡、后期收敛速度慢等缺点,采用混沌初始化以丰富种群的多样性,为全局寻优建立基础;同时引入变异算子以避免算法后期陷入局部最优。并以"山西大水网"为背景,将改进的布谷鸟算法应用于长治盆地供水区的优化调度,通过与标准布谷鸟算法进行对比,验证了混沌变异布谷鸟算法在水库联合优化调度中的有效性和优越性。     

混合粒子群算法在水库中长期发电优化调度中的应用

针对传统粒子群算法(PSO)早熟收敛、局部搜索能力不足等问题,提出一种混合粒子群算法(HPSO)求解水库优化调度问题。该算法引入混沌思想的遍历性特点生成初始解,提高初始种群质量;采用自适应惯性权重法平衡个体搜索行为,避免陷入局部最优。百色水库中长期发电优化调度实例研究表明,HPSO比PSO有更好的收敛性和优化结果,同时计算时间较传统动态规划方法大幅缩减,且优化结果相近,是一种水库优化调度可供选择的计算方法。     

基于改进混合蛙跳算法的梯级水库优化调度

针对混合蛙跳算法在寻优过程中出现的早熟收敛问题,利用混沌技术的遍历性优势对子群最优个体进行变异操作,形成局部精细搜索策略;根据蛙群相对多样性参数来判断算法是否陷入局部最优,进而对蛙群最优个体进行扰动以提高全局寻优能力,形成全局激励调节策略。耦合2种策略,提出了一种改进混合蛙跳算法。将其应用于李仙江梯级水库优化调度中,结果表明所提算法具有寻优质量高、收敛速度快的特点,有效地克服了标准混合蛙跳算法的早熟缺陷,为水库调度模型的求解提供了一种新方法。     

混合智能算法及其在供水水库群优化调度中的应用

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。     

线性微分递减自适应粒子群算法在水电站优化调度中的应用北大核心

针对求解水电站优化调度粒子群算法的改进,分析了粒子群算法在求解水电站优化调度问题时对关键参数惯性权重调整的需要,提出了线性微分递减的自适应粒子群算法。通过前期减小缓慢的惯性权重,增加算法的探索能力跳出局部最优解;通过后期减小较快的惯性权重,提升算法的开发能力加快算法收敛。以葛洲坝水电站优化调度为例,对比了改进算法和传统算法。优化调度实例表明:线性微分递减自适应策略增强了算法的寻优能力和稳定性。改进算法能够有效改善由于水电站优化调度目标函数非凸性带来的粒子群求解易早熟问题,为水电站优化调度粒子群算法惯性权重的改进提供了新思路。     

线性微分递减自适应粒子群算法在水电站优化调度中的应用

针对求解水电站优化调度粒子群算法的改进,分析了粒子群算法在求解水电站优化调度问题时对关键参数惯性权重调整的需要,提出了线性微分递减的自适应粒子群算法。通过前期减小缓慢的惯性权重,增加算法的探索能力跳出局部最优解;通过后期减小较快的惯性权重,提升算法的开发能力加快算法收敛。以葛洲坝水电站优化调度为例,对比了改进算法和传统算法。优化调度实例表明:线性微分递减自适应策略增强了算法的寻优能力和稳定性。改进算法能够有效改善由于水电站优化调度目标函数非凸性带来的粒子群求解易早熟问题,为水电站优化调度粒子群算法惯性权重的改进提供了新思路。     

改进粒子群优化算法在水库优化调度中的应用

为解决粒子群优化算法寻优过程中易出现种群趋同化而导致早熟收敛的问题,引入粒子群的进化速度和种群多样性适应度方差两个因素,构建了自适应的动态的惯性因子取值机制,并讨论了惯性因子的收敛性及参数的独立性,从而改进了传统粒子群优化算法的惯性因子线性取值机制。将改进的粒子群优化算法应用于某水库的优化调度中,验证了该算法能以较快的速度收敛得到全局极值,克服了易陷入局部最优的缺点,为水库优化调度问题提供了一条新途径。     

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。     

基于改进逐步优化算法的水库防洪优化调度

通过分析水库防洪优化调度模型以及逐步优化算法(POA)在运算中常收敛于局部最优的缺陷,提出了一种基于水量平衡的改进算法,避免总决策序列在复杂的约束条件下被分隔成若干不相互作用的子序列,使得算法更具跳跃性,不易陷入局部最优。实例分析表明:在水库防洪优化调度中,改进后的算法基本上能够解决传统POA过于依赖初始解的问题,提高了全局搜索能力,并且加快了收敛速度,具有良好的实用价值和借鉴意义。     

改进粒子群算法在梯级水库优化调度中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷,结合梯级水库联合优化调度的实际问题,提出了惯性权重的余弦处理机制和自适应选择学习对象策略,并结合分层交叉思想对粒子群算法进行了改进。实例计算表明:该算法合理、可靠,有效地提高了计算精度与效率。     

混沌蚁群算法在水库优化调度中的应用

提出一种基于混沌优化算法和蚁群算法相结合的混合算法,在求解水库优化调度问题的方法。根据混沌变量的随机性和遍历性,利用混沌变量进行优化搜索,从而有效地克服了蚁群算法存在的效率低、易于演化停滞及陷入局部最优等问题。又利用蚁群算法信息素正反馈的优点,改善了混沌搜索的盲目性,提高了搜索的效率。通过实例计算,结果表明该算法具有效率高及较强的全局寻优能力。     

改进的遗传算法在水库调度中的应用

为了改善遗传算法在水库优化调度中的应用效果,采用自适应遗传算法和广度变异模块相结合的分层收敛算法:第一层采用广度变异和外部存档的方式改善种群的多样性;第二层嵌套广度变异模块,并采用自适应遗传算法进行全局搜索。通过比较自适应遗传算法和分层进化算法,结果显示:基于遗传算法的分层算法具有高效的全局搜索能力,避免了自适应遗传算法陷入局部最优的缺陷,在一定收敛条件下得到了更接近全局最优的目标值。     

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。     

基于含多种约束仿水循环算法的梯级水电站优化调度

梯级水电站经济调度是一个具有多维数、多目标、非线性的新问题,调度策略随决策者期望而变化。根据不同调度期望,构建三个分别以发电量最大、耗水量最小、末期蓄水量最大为目标的优化调度模型。本文提出的仿水循环算法是一种受自然界水循环过程启发提出的全新算法,即含多种约束的仿水循环算法CWCA,引入水滴权重因子,可根据寻优情况自适应地调整权重值,有效解决迭代速度与计算精度的权衡问题,以及因水滴粒子处于局部最优而导致迭代停滞的问题。利用不同测试函数求解结果对比表明,CWCA比改进粒子群算法MPSO更具有效性与优越性。经对三座梯级水电站优化调度策略的仿真结果证明了CWCA的可行性,也显示了MPSO可显著提高优化结果,大幅降低收敛时间,是一种更优越的智能种群算法。     

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。     

基于改进布谷鸟算法的梯级水库优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。本文对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,将其应用于某梯级水库优化调度问题当中。实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

基于改进布谷鸟算法的梯级水库长期优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,并将其应用于某梯级水库优化调度中。以实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

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.