【摘要】：在分析遺傳算法基本理論的基礎(chǔ)上,針對泵站優(yōu)化運(yùn)行問題的特性,從控制參數(shù)、選擇方式、交叉機(jī)理和種群設(shè)置等方面進(jìn)行改進(jìn),建立求解高維整型離散決策變量的改進(jìn)遺傳算法。以淮安四站為例進(jìn)行計(jì)算,比較并分析改進(jìn)遺傳算法和標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在泵站優(yōu)化運(yùn)行中的適用性,為泵站優(yōu)化運(yùn)行算法的設(shè)計(jì)和應(yīng)用提供參考。結(jié)果表明:同時(shí)改進(jìn)適應(yīng)度和種群的混合改進(jìn)遺傳算法——FFGATPGA,精度高,計(jì)算速度快,具有收斂一致性,可用于復(fù)雜泵站系統(tǒng)的實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度計(jì)算。
[Abstract]:On the basis of analyzing the basic theory of genetic algorithm, aiming at the characteristics of optimal operation of pumping station, an improved genetic algorithm for solving high dimensional integer discrete decision variables is established from the aspects of control parameters, selection mode, cross mechanism and population setting. Taking the four stations in Huaian as an example, the applicability of the improved genetic algorithm and the standard genetic algorithm in the optimal operation of the pumping station is compared and analyzed, which provides a reference for the design and application of the optimal operation algorithm of the pumping station. The results show that the hybrid improved genetic algorithm (FFGATPGA,), which improves the fitness and population at the same time, has the advantages of high precision, fast calculation speed and convergence consistency, and can be used for real-time optimal scheduling calculation of complex pumping station systems.
【作者單位】： 河海大學(xué);
【基金】：江蘇省水利科技項(xiàng)目(2012041) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(CXZZ13_0256)~~
【分類號】：TV675

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本文編號：2507384