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摘要
针对传统粒子群算法(PSO)早熟收敛、局部搜索能力不足等问题,提出一种混合粒子群算法(HPSO)求解水库优化调度问题。该算法引入混沌思想的遍历性特点生成初始解,提高初始种群质量;采用自适应惯性权重法平衡个体搜索行为,避免陷入局部最优。百色水库中长期发电优化调度实例研究表明,HPSO比PSO有更好的收敛性和优化结果,同时计算时间较传统动态规划方法大幅缩减,且优化结果相近,是一种水库优化调度可供选择的计算方法。
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针对传统粒子群算法(PSO)早熟收敛、局部搜索能力不足等问题,提出一种混合粒子群算法(HPSO)求解水库优化调度问题。该算法引入混沌思想的遍历性特点生成初始解,提高初始种群质量;采用自适应惯性权重法平衡个体搜索行为,避免陷入局部最优。百色水库中长期发电优化调度实例研究表明,HPSO比PSO有更好的收敛性和优化结果,同时计算时间较传统动态规划方法大幅缩减,且优化结果相近,是一种水库优化调度可供选择的计算方法。
