【摘要】：針對(duì)遺傳算法中初始解分布不均以及易早熟等問(wèn)題,采用均勻設(shè)計(jì)方法來(lái)生成均勻分布的初始解以及自組織映射算法通過(guò)高低維空間映射來(lái)改變個(gè)體基因從而增強(qiáng)局部搜索能力,提出了均勻自組織映射遺傳算法,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)遺傳算法中初始解的生成過(guò)于隨機(jī)以及進(jìn)化過(guò)程中易陷入局部解的不足,并將此改進(jìn)算法在梯級(jí)水庫(kù)的長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度中進(jìn)行了應(yīng)用.通過(guò)實(shí)例計(jì)算表明,與遺傳算法以及標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法相比,此方法擁有更好的全局尋優(yōu)能力,與動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法結(jié)果相近,并且有著較快的計(jì)算速度,從而驗(yàn)證了此方法用于處理梯級(jí)水庫(kù)的長(zhǎng)期優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的可行性與合理性.
[Abstract]:Aiming at the problem of uneven distribution of initial solution and precocity in genetic algorithm (GA), The uniform design method is used to generate the initial solution of uniform distribution and the self-organizing mapping algorithm changes individual genes through high and low dimensional spatial mapping to enhance the ability of local search. A uniform self-organizing mapping genetic algorithm is proposed. The original solution is generated too randomly in the traditional genetic algorithm and the local solution is easily trapped in the evolution process. The improved algorithm is applied to the long-term optimal operation of the cascade reservoir. Compared with genetic algorithm and standard particle swarm optimization algorithm, the proposed method has better global optimization ability, similar results with dynamic programming algorithm, and faster computing speed, compared with genetic algorithm and standard particle swarm optimization algorithm, an example shows that the proposed method has better global optimization ability than genetic algorithm and standard particle swarm optimization algorithm. The feasibility and rationality of this method for long-term optimal operation of cascade reservoirs are verified.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)可再生能源學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51279062) 雅礱江流域水電開(kāi)發(fā)有限公司資助項(xiàng)目(JKZX-201416-01) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2015XS53,2014ZD12)~~
【分類號(hào)】：TP18;TV697.1

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本文編號(hào)：2437203