【摘要】：介紹一種新型群智能仿生算法—鳥群算法(BSA),針對BSA算法進化初期種群多樣性的不足,提出基于Lévy飛行策略改進的LBSA算法,并通過2個實例對該算法進行驗證:1)利用6個不同維度的典型測試函數(shù)對LBSA算法進行仿真測試,仿真結(jié)果與基本BSA算法、教學優(yōu)化算法(TLBO)、差分進化算法(DE)、改進粒子群優(yōu)化算法(IPSO)、粒子群優(yōu)化算法(PSO)和混合蛙跳算法(SFLA)的仿真結(jié)果進行對比分析.2)為進一步驗證LBSA算法的有效性,將其與BSA、TLBO等6種算法用于求解某梯級水庫中長期優(yōu)化調(diào)度問題.結(jié)果表明:LBSA算法尋優(yōu)精度優(yōu)于其他6種算法,具有全局探索及空間勘探能力強、求解精度受維度影響較小、運行速度快、求解精度高等優(yōu)點,適合求解高維多極值復雜優(yōu)化問題.LBSA算法優(yōu)化調(diào)度發(fā)電量為38.357 3億kW·h,分別比TLBO、IPSO、DE、PSO和SFLA算法的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果增加發(fā)電量0.005 5、0.008 4、0.010 5、1.467 3和2.678 4億kW·h,具有較好的優(yōu)化調(diào)度效果.本文通過典型測試函數(shù)及實際工程驗證了LBSA算法的可行性和高效性,為求解復雜高維的梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度模型提供了一種全新的途徑和方法.
[Abstract]:A new swarm intelligent bionic algorithm, bird swarm algorithm (BSA), is introduced in this paper. Aiming at the deficiency of population diversity in the early stage of evolution of BSA algorithm, an improved LBSA algorithm based on L 茅 vy flight strategy is proposed. Two examples are given to verify the algorithm. (1) six typical test functions of different dimensions are used to test the LBSA algorithm. The simulation results are compared with the basic BSA algorithm. The simulation results of teaching optimization algorithm (TLBO), differential evolution algorithm (DE), improved particle swarm optimization algorithm (IPSO), particle swarm optimization algorithm (PSO) and hybrid leapfrog algorithm (SFLA) are compared and analyzed. Six algorithms, such as BSA-TLBO and BSA-TLBO, are used to solve the long-term optimal operation of a cascade reservoir. The results show that the optimization accuracy of the solution is better than that of the other six algorithms. It has the advantages of strong ability of global exploration and space exploration, less influence of dimension, fast running speed and high precision. LBSA algorithm is suitable for solving high dimensional multiextremum complex optimization problem. The optimal scheduling capacity of the algorithm is 3.83573 billion kW / h, which increases the power generation by 0.005 50.008 4 / 0.010 5 / 1 467 3 and 267.84 million kW / h, respectively, compared with the optimal scheduling results of TLBOO / IPSOD / PSO and SFLA, respectively. This paper verifies the feasibility and efficiency of LBSA algorithm through typical test functions and practical projects, and provides a new approach and method for solving the complex and high-dimensional cascade reservoir group optimal operation model.
【作者單位】： 云南省文山州水務(wù)局;
【基金】：國家水體污染控制與治理科技重大專項(201307102-006-01) 院士工作站建設(shè)專項(2015IC013)
【分類號】：TV697.11;TP18

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本文編號：2124710