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蜂群遗传算法及在水库群优化调度中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
介绍了一种基于蜂群繁殖原理的改进遗传算法--蜂群遗传算法(BSGA),采用改进的遗传算子解决了传统遗传算法中"选择压力"和"种群多样性"之间的矛盾.将该算法应用于梯级水库优化调度的研究中,通过对清江梯级水库群优化调度的实例计算,得到了合理的全局最优解,验证了BSGA的可靠性和实用性. 相似文献
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模拟植物生长算法在水库群优化调度中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了模拟植物生长算法的基本原理,针对梯级水电站优化调度问题的特点,建立了该问题的模拟植物生长算法求解模型.对基本模拟植物生长算法进行了改进,并设计了相应的算法步骤.在此基础上,将基本模拟植物生长算法及其改进算法应用于水库群优化调度中.通过对雅砻江梯级优化调度的应用分析,表明由形态素浓度决定其方向性和随机性搜索机制的模拟植物生长算法具有较强的全局搜索能力,为解决水库群优化调度问题提供了新的途径. 相似文献
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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:5,自引:1,他引:4
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
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传统遗传算法常采用罚函数法来处理优化问题中的约束条件,但存在较难选择罚函数的缺陷.将模糊技术与遗传算法结合起来,通过对目标函数、约束条件的模糊化来重构适应度函数,将原问题转变为一个无约束条件问题,从而使优化结果精度得到提高.进行实例计算,并通过与动态规划法进行比较,说明了该方法的可行性与有效性. 相似文献
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遗传算法在尔王庄枢纽泵站优化调度中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在整个引滦入津引供水枢纽上共建有10座泵站,其中有8座建立在尔王庄,它是引滦入津调水系统的核心枢纽。采用遗传算法研究了尔王庄枢纽泵站机组的优化调度问题,并将其结果与文献[1]的研究成果进行了比较,结果表明,遗传算法用于引供水枢纽泵站的优化调度是切实可行的。 相似文献
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以乌鲁瓦提水库为研究对象,利用遗传算法进行求解,建立了乌鲁瓦提水库以年发电量最大为目标并兼顾下游综合用水要求的单库优化调度模型,计算结果表明,该方法比常规方法能使水库更好的发挥其综合利用功能,为乌鲁瓦提水库的合理利用与管理提供了理论指导. 相似文献
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针对水电站水库优化调度问题,提出了将改进遗传算法和混沌优化相耦合的改进混沌遗传算法。该算法将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,对混沌变量进行编码,表示成染色体,然后对其进行选择、交叉和变异,通过增加混沌扰动,不断进化收敛得到最优解。实例计算并与其他方法比较表明,该算法在求解水电站优化调度这样的复杂非线性优化问题时,搜索效率高,收敛性能好,能以较快的速度收敛于全局最优解,为水电站水库优化调度模型求解提供了一种新方法。 相似文献
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免疫粒子群算法在梯级电站短期优化调度中的应用 总被引:13,自引:7,他引:6
将免疫原理引入粒子群算法(PSO)中,利用其免疫记忆与自我调节机制保持各适应度层次的粒子维持一定的浓度,保证种群的多样性;引入疫苗接种等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,提高算法的搜索性能.随后在分析梯级电站短期优化调度数学模型及该算法特点的基础上,建立了基于免疫粒子群(IPSO)算法的梯级电站短期优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤.最后应用该方法进行仿真计算,并与常规调度及PSO算法进行对比,结果表明,该算法可获得较优的优化调度方案,并可提高解的精度,加快其收敛速度. 相似文献
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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。 相似文献
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邹进 《水利水运工程学报》2012,(1):19-25
利用传统遗传算法求解水库优化调度问题时,经过遗传操作产生的新个体可能是不可行解,因此需要对其进行修正.但在梯级水库调度中,由于各时段间、水库间存在的水力电力联系,使这种修正变得复杂困难.鉴于此,提出了逐次逼近遗传算法(GASA),它可在包含不可行解的空间中寻优,并通过搜索空间的不断改变,逐渐逼近最优解.最后通过一个算例,并与离散微分动态规划法(DDDP)和逐步优化法(POA)的优化结果进行比较,说明了该方法的可行性与有效性. 相似文献
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在分析遗传算法基本理论的基础上,针对泵站优化运行问题的特性,从控制参数、选择方式、交叉机理和种群设置等方面进行改进,建立求解高维整型离散决策变量的改进遗传算法。以淮安四站为例进行计算,比较并分析改进遗传算法和标准遗传算法在泵站优化运行中的适用性,为泵站优化运行算法的设计和应用提供参考。结果表明:同时改进适应度和种群的混合改进遗传算法——FFGATPGA,精度高,计算速度快,具有收敛一致性,可用于复杂泵站系统的实时优化调度计算。 相似文献
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