典型文献
基于协同进化粒子群算法的水库优化调度与应用
文献摘要：
水库供水优化调度中存在多个供水目标、多个决策变量和复杂多约束条件,从而呈现出高维度、非线性、强约束特性.针对传统粒子群算法求解此类问题容易出现的收敛速度慢、计算效率低及早熟问题,将合作型协同进化思想与粒子群算法相结合,提出一种基于种群停滞搜索技术的协同进化粒子群算法,一方面通过种群内部个体间的竞争进化模式来提高种群竞争力,另一方面通过种群之间的相互合作模式提升算法全域搜索能力,各种群依次实行进化过程和协同过程,以保持种群进化过程中的多样性,并从"种群进化过程监视"的角度出发,提出了防止算法早熟的种群停滞探测技术,提高算法收敛速度.将提出的算法应用于徐家河水库供水优化调度模型求解中,结果表明,相对于传统粒子群算法,本算法计算的生活、工业和灌溉累积缺水总量分别降低了47.2％、33.3％和14.4％,供水保证率分别提高了1.7％、1.9％和4.4％,缺水指数分别降低了0.064、0.071和0.076,年均弃水量减少了1.9％,水资源利用效率有所增加.算法性能方面,协同进化粒子群算法在迭代早期(约65次迭代)就开始收敛,并在一定程度上避免了粒子陷入局部最优,降低了算法的不确定.综上表明,本文提出的算法易于实现,求解效率高,为水库优化调度模型求解提供了新的思路.
文献关键词：
水库优化调度;限制供水规则;协同进化粒子群算法;群停滞搜索技术;模拟优化模型
中图分类号：
作者姓名：
刘英华;王敬;王镜淋;张涛;齐爱年
作者机构：
武汉设计工程学院,武汉 430070;湖北省水利水电科学研究院,武汉 430070;湖北省节水研究中心,武汉 430070;长江大学信息与数学学院,湖北荆州 434023
文献出处：
引用格式：
[1]刘英华;王敬;王镜淋;张涛;齐爱年-.基于协同进化粒子群算法的水库优化调度与应用)[J].中国农村水利水电,2022(07):122-127,139
A类：
协同进化粒子群算法,群停滞搜索技术,限制供水规则
B类：
水库优化调度,水库供水,供水目标,决策变量,多约束条件,高维度,强约束,收敛速度,速度慢,计算效率,早熟,合作型,种群竞争,相互合作,合作模式,搜索能力,同过,种群进化,过程监视,探测技术,算法应用,徐家,河水库,优化调度模型,模型求解,算法计算,灌溉,缺水,供水保证率,弃水量,水资源利用效率,算法性能,局部最优,求解效率,模拟优化模型
AB值：
0.271368
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