本文選題：梯級水庫群　切入點：優(yōu)化調度　出處：《水力發(fā)電學報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：以差分進化算法(DE)為基本框架,結合混沌算法(CA)和蛙跳算法(SLFA)各自局部搜索優(yōu)勢以及多核并行計算技術(PC),提出一種新的并行混合差分進化算法(PHDE),即將DE與CA、SLFA進行有機融合,分別對精英個體進行混沌局部搜索和對較差個體進行蛙跳局部更新,且差分進化運算、混沌局部搜索和蛙跳局部更新均采用PC,以有效縮短計算時間。PHDE具有三點優(yōu)勢:一是保留了DE簡單易行、收斂迅速的特點;二是繼承了CA、SLFA的遍歷性,能夠避免早熟收斂現(xiàn)象;三是通過合理的并行模式,有效降低了計算時間。典型測試函數(shù)表明了PHDE的可行性、高效性和魯棒性。實例研究表明,PHDE具有較好的優(yōu)化性能和計算效率,為高效求解水庫群優(yōu)化調度問題提供了一種可行途徑。
[Abstract]:Taking the differential evolution algorithm (DEE) as the basic framework, combining the local search advantages of chaos algorithm (CAA) and leapfrog algorithm (SLFA) and the multi-core parallel computing technology, a new parallel hybrid differential evolution algorithm (PHDEG) is proposed, which combines DE with CASLFA. Chaotic local search for elite individuals and leapfrogging local updating for poor individuals are carried out respectively, and differential evolution operations are performed. The chaotic local search and leapfrogging local update both adopt PCS, which can effectively shorten the computing time. PHDE has three advantages: firstly, the advantages of DE are simple and quick convergence, the other is inheriting the ergodicity of CASLFA, which can avoid the phenomenon of premature convergence. The typical test function shows the feasibility, high efficiency and robustness of PHDE. The case study shows that PHDE has better optimization performance and computational efficiency. It provides a feasible way to solve the optimal operation problem of reservoir group efficiently.
【作者單位】： 長江勘測規(guī)劃設計研究有限責任公司水利規(guī)劃研究院;華中科技大學水電與數(shù)字化工程學院;
【基金】：國家重點研發(fā)計劃重點專項項目(2016YFC0402202)
【分類號】：TV697.12

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本文編號：1623659