本文選題：水資源 + 優(yōu)化調(diào)度　； 參考：《北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報》2015年09期

【摘要】：水資源調(diào)度具有多目標(biāo)、大規(guī)模和不確定性等特點(diǎn),利用混沌遺傳算法求解水資源調(diào)度問題,在一定程度上避免了局部優(yōu)化并提高了求解速度,但由于損壞了種群多樣性導(dǎo)致求解精度較低.為此提出了基于小生境的混沌遺傳算法(NCGA),該算法通過小生境技術(shù)保留源中心個體的方法保護(hù)了種群多樣性,同時利用混沌的隨機(jī)性、遍歷性及規(guī)律性與遺傳算法的快速收斂性相結(jié)合,從而使該算法提高了求解速度和求解精度.將該算法應(yīng)用到水資源優(yōu)化調(diào)度模型中,仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法比混沌遺傳算法能更合理高效地分配水資源,達(dá)到了綜合效益最大化.
[Abstract]:Water resources scheduling has the characteristics of multi-objective, large-scale and uncertainty. The chaos genetic algorithm is used to solve the water resources scheduling problem. To some extent, the local optimization is avoided and the solution speed is improved. However, the accuracy of the solution is low due to the damage to the diversity of the population. In this paper, a niche based chaotic genetic algorithm is proposed, which preserves the diversity of the population by preserving the individual of the source center, and utilizes the randomness of chaos. The ergodicity and regularity are combined with the fast convergence of genetic algorithm, which makes the algorithm improve the speed and accuracy of the solution. The simulation results show that the algorithm can allocate water resources more reasonably and efficiently than the chaotic genetic algorithm and achieve the maximum comprehensive benefit.
【作者單位】： 蘭州理工大學(xué)電氣工程與信息工程學(xué)院;甘肅省工業(yè)過程先進(jìn)控制實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51265032,61263003) 甘肅省高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目資助(1203ZTC061)
【分類號】：TV213.4;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1984542