检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]郑州大学水利与环境学院,郑州450002 [2]西安理工大学水利水电学院,西安710048
出 处:《系统工程理论与实践》2012年第5期1136-1142,共7页Systems Engineering-Theory & Practice
基 金:国家自然科学基金(51109189);国家博士后科学基金(20100471007)
摘 要:针对传统优化算法在求解高维、复杂的梯级水库短期发电优化调度时多约束条件难以处理、计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷,提出了基于协进化的粒子群优化算法,并建立了相应罚因子的评价机制,在此基础上对协进化粒子群优化算法进行了改进.通过实际算例验证了该方法的合理性和可靠性.从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度提供了一种新的求解途径.For high-dimensional and complex cascade reserviors,the traditional optimization algorithms are difficult to deal with multi-constraint condition,a long computing time,falling into local optimal solution easily and other defects.Combined with the optimal operation characteristics of short time cascade reserviors,co-evolutionary particle swarm optimization algorithm is proposed.At the meantime, a penalty factor of the evaluation mechanism is established and the algorithm is improved.The practical example shows that this method is reasonable and reliable,so as to provide a new way to solve optimal operation of high-dimensional and complex cascade reservoirs based.
分 类 号:TV697.12[水利工程—水利水电工程]
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