提出了約束破壞向量、分段粒子群算法以及多目標(biāo)分段粒子群算法,有效解決了在時(shí)間步長(zhǎng)較小、計(jì)算時(shí)段數(shù)目較多時(shí),傳統(tǒng)智能優(yōu)化算法解水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的尋優(yōu)效率低下甚至無(wú)可行解的問(wèn)題。該方法基于粒子群算法框架,引入約束破壞向量、分段操作和特殊變異操作來(lái)增強(qiáng)進(jìn)化過(guò)程中的種群質(zhì)量,從而提高算法的計(jì)算效率。閩江流域金溪梯級(jí)水庫(kù)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度的實(shí)例分析表明,在解時(shí)間步長(zhǎng)較小、計(jì)算時(shí)段數(shù)目較多的水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題時(shí),分段粒子群算法、多目標(biāo)分段粒子群算法相對(duì)其他算法具有明顯優(yōu)勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：水資源與水工程學(xué)報(bào). 2020,31(03)CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

迭代過(guò)程中某一解向量所表示的水庫(kù)水量變化過(guò)程線

特殊變異方式示意圖見圖2(流程可見圖4)。特殊變異操作的優(yōu)點(diǎn)為:(1)避免了水量結(jié)構(gòu)敏感段、約束不滿足段內(nèi)的變量單獨(dú)變異導(dǎo)致約束破壞度的增加，避免了迭代中出現(xiàn)大量不可行解的情況，提高了計(jì)算效率;(2)約束不滿足段的水量的整體增加，有助于降低此段出力約束的破壞度，水量結(jié)構(gòu)敏感段的整體抬升可以使得敏感段中的一部分時(shí)段不再敏感，有助于過(guò)長(zhǎng)的水量結(jié)構(gòu)敏感段的解體;(3)此算法的各段之間的水量變化方式直接增加了各段的始、末水量變化的概率，有助于提高計(jì)算效率。

上述“分解聚合”求解策略的優(yōu)點(diǎn)在于:(1)可以使最終得到Pareto解集盡可能接近多目標(biāo)問(wèn)題的真實(shí)Pareto前沿;(2)先使解集中的某些解優(yōu)先接近真實(shí)Pareto前沿，再在真實(shí)Pareto前沿附近搜索Pareto解集的其他解，完善解集的多樣性，避免了算法在進(jìn)化中為還未接近真實(shí)Pareto前沿的解集的多樣性花費(fèi)過(guò)多的時(shí)間。4.4 種群排序與個(gè)體進(jìn)化

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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