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]西安理工大学水利水电学院,西安710048 [2]陕西师范大学计算机科学学院,西安710062
出 处:《水力发电学报》2014年第1期37-42,共6页Journal of Hydroelectric Engineering
基 金:国家火炬计划基金(07C26213711606);陕西省自然科学基础研究计划(SJ08E220)
摘 要:针对求解高维、复杂的梯级水库优化调度时易出现"维数灾"或陷入局部最优解的问题,本文提出了一种混合优化算法。该算法结合云模型思想对人工蜂群算法进行了改进,克服了人工蜂群算法寻优中易于"早熟"的缺点,保持了后期种群的多样性,提高了全局搜索能力。实例计算表明,利用该混合算法求解梯级水库优化调度问题与传统算法比较,结果可靠合理,计算效率高,从而为求解高维、复杂的梯级水库优化调度问题提供了一条新的思路。This paper describes a rapid evolutionary cloud variation-artificial bee colony algorithm for optimization of the operation of high-dimensional and complex cascade reservoirs, a combination algorithm that integrates the cloud model principle and resolves the problems of dimension disaster and trapping into local optima. This algorithm preserves the variety of ABC, avoids the premature of ABC, and has higher overall searching efficiency. Application to a case study verifies that the new algorithm is cost-saving and more accurate than traditional algorithm. It would provide a new approach to optimal operation of cascade reservoirs.
关 键 词:水电工程 梯级水库 优化调度 云模型 人工蜂群算法
分 类 号:TV697.1[水利工程—水利水电工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.222