改进的粒子群算法在水库优化调度中应用

发布时间：2018-05-20 10:58

  本文选题：水库优化调度 + 粒子群算法　； 参考：《中国水利水电科学研究院学报》2017年05期

【摘要】：针对水库优化调度中存在的规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟等问题。为了提高粒子群算法全局搜索能力和收敛性能,把下山搜索策略引入到粒子群智能算法中,提出了改进的粒子群算法。函数测试证明该方法改进了算法的鲁棒性,提高了算法求解效率。上述优化算法应用于水库优化调度模型求解中,计算结果表明:该方法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的途径。
[Abstract]:In view of the large scale and complex structure of reservoir optimal operation, which involves a large number of decision variables and complex constraints, it presents high dimensional, nonlinear and strong constraint characteristics. Traditional optimization methods are difficult to solve directly or have low computational efficiency. In order to improve the global searching ability and convergence performance of the particle swarm optimization (PSO) algorithm, the downhill search strategy is introduced into the PSO intelligent algorithm, and an improved PSO algorithm is proposed. The function test proves that the method improves the robustness of the algorithm and improves the efficiency of the algorithm. The results show that the method is easy to realize and the efficiency is high. It provides a new way for solving the reservoir optimal operation model.
【作者单位】： 中国水利水电科学研究院;水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心;
【分类号】：TV697.1

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本文编号：1914344