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基于改進(jìn)的Dijkstra算法和遺傳算法實(shí)現(xiàn)的水利調(diào)度系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2020-02-26 00:48
【摘要】:我們都知道水在人們?nèi)粘I畹淖饔,是維持生命特征的必需品。隨著人們生活水平的不斷提高以及社會(huì)的飛速發(fā)展,水資源要滿足人們的不單單是數(shù)量的要求,更是質(zhì)量的需要,F(xiàn)階段,如何提高水資源的利用率并且是高質(zhì)量的水資源利用率,已經(jīng)關(guān)系到民生問(wèn)題,需要引起國(guó)家以及社會(huì)的廣泛關(guān)注,是國(guó)家未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)面臨的重大課題。在眾多措施中,興建水利工程是一種被人們熟知和關(guān)注的途徑,可以有效的大規(guī)模地對(duì)水利資源進(jìn)行重組利用與規(guī)劃,水庫(kù)更是國(guó)家建設(shè)中的一項(xiàng)重要的內(nèi)容,關(guān)系到社會(huì)發(fā)展與進(jìn)步。另外,水庫(kù)在其他方面也發(fā)揮了無(wú)可替代的作用,例如沿海城市的防洪工程,城市供電以及灌溉工作等。 一般情況下,嚴(yán)格區(qū)分起來(lái)可以將水利資源的調(diào)度分為常態(tài)調(diào)度與動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度。常態(tài)調(diào)度比動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度要簡(jiǎn)單的多,操作簡(jiǎn)單,常態(tài)調(diào)度的任務(wù)是計(jì)算水庫(kù)年度的蓄洪任務(wù),通常參考的參數(shù)是一些水文數(shù)據(jù),包括當(dāng)?shù)氐乃茨陱搅髁康,但是通常?lái)說(shuō),水資源的流量是不可控的,尤其當(dāng)面對(duì)復(fù)雜的水利調(diào)度問(wèn)題時(shí),想達(dá)到預(yù)期的調(diào)度任務(wù)是相當(dāng)困難的。動(dòng)態(tài)優(yōu)化調(diào)度策略是基于一個(gè)綜合的目標(biāo)函數(shù)來(lái)進(jìn)行的,而這個(gè)綜合函數(shù)是根據(jù)水庫(kù)為目標(biāo)建立的,一般會(huì)設(shè)計(jì)相應(yīng)的約束和條件,再根據(jù)這些約束求解出目標(biāo)函數(shù)的解,再經(jīng)過(guò)優(yōu)化結(jié)合實(shí)際條件最后得到適合水庫(kù)的最優(yōu)的調(diào)度方案。在本文中,我們針對(duì)上述問(wèn)題就行了學(xué)習(xí)與研究,將Dijkstra算法與遺傳算法有效的結(jié)合,取長(zhǎng)去短,得到了一個(gè)優(yōu)化的D-GA算法,并將其應(yīng)用于調(diào)度方案中,在具體的工作方面,本文的主要工作可以簡(jiǎn)要概括為: 首先,初步介紹了水利工程的相關(guān)的內(nèi)容,將問(wèn)題模型化,建立了符合實(shí)際情況的數(shù)據(jù)問(wèn)題模型。其次,介紹了Dijkstra算法與遺傳算法各自的優(yōu)缺點(diǎn),并針對(duì)兩種算法進(jìn)行分析,,結(jié)合水利調(diào)度問(wèn)題,將Dijkstra算法進(jìn)行了改進(jìn),并與遺傳算法結(jié)合起來(lái)形成D-GA算法并使之應(yīng)用于解的優(yōu)化過(guò)程,再次,將應(yīng)用D-GA算法后的結(jié)果與使用遺傳算法得到的結(jié)果進(jìn)行比較。最后完成了模擬的水利調(diào)度系統(tǒng)。
【圖文】:

算法流程圖


圖 2.1 Dijkstra 算法流程圖 算法應(yīng)用的問(wèn)題中,僅僅需要考慮中,例如物流配送問(wèn)題,公交線路花費(fèi)的時(shí)間和費(fèi)用的問(wèn)題。在本次進(jìn),最終應(yīng)用與水里的水利調(diào)度中l(wèi)gorithm)是在 1975 年由美國(guó) J.Ho中融合了達(dá)爾文的生物進(jìn)化論的思物代代相傳,相似卻又存在不同,的總是優(yōu)質(zhì)的,那些適應(yīng)能力不強(qiáng)研究了自然界中生物進(jìn)化的規(guī)律,

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圖 2.2 遺傳算法流結(jié)是介紹了再本次課題研究中涉及的知概念,常用的調(diào)度方法以及在水利調(diào)Dijkstra 算法以及遺傳算法。包括 Dijk基本內(nèi)容以及遺傳算法流程。,將會(huì)結(jié)合 Dijkstra 算法和遺傳算法的tra 算法進(jìn)行改進(jìn),并給出一個(gè)簡(jiǎn)單的例后的 Dijkstra 算法與遺傳算法結(jié)合起來(lái)
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:TV697.1;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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1 伍永剛,王定一;基于遺傳算法的梯級(jí)水電廠自動(dòng)發(fā)電控制算法研究[J];電網(wǎng)技術(shù);2000年03期

2 王大剛,程春田,李敏;基于遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度研究[J];華北水利水電學(xué)院學(xué)報(bào);2001年01期

3 周麗,黃素珍;基于模擬退火的混合遺傳算法研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2005年09期

4 梅亞?wèn)|;梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的有后效性動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型及應(yīng)用[J];水科學(xué)進(jìn)展;2000年02期

5 方紅遠(yuǎn),鄧玉梅,董增川;多目標(biāo)水資源系統(tǒng)運(yùn)行決策優(yōu)化的遺傳算法[J];水利學(xué)報(bào);2001年09期

6 游進(jìn)軍,紀(jì)昌明,付湘;基于遺傳算法的多目標(biāo)問(wèn)題求解方法[J];水利學(xué)報(bào);2003年07期



本文編號(hào):2582872

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