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摘要
随着水库群优化调度的调度规模的增加和调度时间步长的精细化，水库群调度高维优化问题的决策变量维度逐渐增加到数百数千维。在具有高维决策变量的梯级水库优化调度中，往往需要考虑多重复杂约束。现有传统优化方法在处理此类问题时难以找到有效可行解；而智能优化算法的多维度联动随机搜索，寻优空间大但寻优效率低。为此，本文提出了一种结合罚函数的嵌套DPSA–POA和智能算法的约束处理方法，将罚函数与DPSA–POA和智能算法嵌套，一方面可克服DPSA–POA收敛结果容易受初值影响和寻优空间狭窄的缺陷，另一方面可提升智能算法随机搜索策略的寻优效率。随后，本文以决策变量高达2 196维的赣江中游梯级水库群防洪优化调度问题为例开展分析，相关分析结果表明：1）结合罚函数嵌套DPSA–POA智能算法的3种约束处理方式，在不同来水情形下均能得到高维优化问题可行解；2)3种约束处理方式中，嵌套优化得到可行解后只进行DE优化的方式2收敛精度最高，计算时间约10 h；嵌套优化得到可行解后只进行DPSA–POA优化的方式3收敛精度次之，计算时间约1～3 h;3）现有可行解优先策略（SF）、随机排序策略（SR）、罚函数策略（PF）和ε–松弛约束策略（EC）配合现代智能算法，无法在不同来水情形下稳定收敛到可行解，且可行解的收敛精度相比本文提出的方法有明显差距。综上，本文提出的高维优化问题约束处理方法可有效解决水库群调度高维优化问题。
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单位南昌大学; 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室
