基于协同进化粒子群算法的水库优化调度与应用

作者：刘英华; 王敬; 王镜淋; 张涛; 齐爱年^*

来源：中国农村水利水电, 2022, (07): 122-139.

• 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

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。

• 单位
  武汉设计工程学院; 湖北省水利水电科学研究院; 数学学院