混沌粒子群微分進(jìn)化算法及其在水庫發(fā)電優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用

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1、------------------------------------------------------------------------------------------------混沌粒子群微分進(jìn)化算法及其在水庫發(fā)電優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用中國農(nóng)村水利水電·２０１１年第１２期（）文章編號：１００７２２８４２０１１１２０１６７０５－－－１６７混沌粒子群微分進(jìn)化算法及其在水庫發(fā)電優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用黎育紅，程心環(huán)，周建中，李　斌（）華中科技大學(xué)水電與數(shù)字化工程學(xué)院，武漢４３００７４粒子群優(yōu)化算法（與微分進(jìn)化算法（都是有效的基于群體智能的全局優(yōu)化算法，但它們都容易過ＰＳＯ）Ｄ

2、Ｅ）　　摘　要：，陷入局部最優(yōu)。針對以上問題，提出了混沌粒子群微分進(jìn)化算法（該算法引入可變的慣性權(quán)重和學(xué)早收斂，ＣＰＳＯ－ＤＥ）習(xí)因子，以基于ｌ同時將微分進(jìn)化算法（ｏｉｃａｌ映射的混沌序列代替標(biāo)準(zhǔn)ＰＳＯ中的隨機(jī)序列來對粒子群進(jìn)行初始化，ＤＥ）ｇ中的變異、交叉和選擇思想引入標(biāo)準(zhǔn)Ｐ改變標(biāo)準(zhǔn)Ｐ在全局范圍內(nèi)搜索最優(yōu)解。作為ＳＯ算法中，ＳＯ算法單一的進(jìn)化策略，實(shí)證的需要，通過對水庫優(yōu)化調(diào)度所存在問題的分析，建立了基于ＣＰＳＯ－ＤＥ算法的水庫優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型與求解算法，并以某水庫實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果表明Ｃ驗(yàn)證了ＣＰＳＯ－ＤＥ算法具有較好的全局最優(yōu)解，ＰＳＯ－ＤＥ算法的可行性—

3、—————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------與健壯性。水庫；優(yōu)化調(diào)度；混沌序列；混沌粒子群微分進(jìn)化算法　　關(guān)鍵詞：　　中圖分類號：ＴＶ６９７．１９文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Ａ＋ＣｈａｏｔｉｃＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌＥｖｏｌｕｔｉｏｎＡｌｏｒｉｔｈｍ?。穑纾椋簦螅幔欤椋悖幔簦椋铮睿簦铮遥澹螅澹颍觯铮椋颍希簦椋恚幔欤?/p>

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5、ｅｌｏｎｔｏ?。澹妗?-----------------------------------------------------------------------------------------------ｆｅｃｔｉｖｅ　?。铮簦椋恚椋幔簦椋铮睢。猓幔螅澹洹。铮睢。螅鳎幔颍怼。椋睿簦澹欤。纾穑纾纾?，ｒｅｍａｔｕｒｅａｒｔｉａｌｒｏｂｌｅｍ，ａｅｒｌｉｅｎｃｅ?。幔欤铮颍椋簦瑁恚螅龋铮鳎澹觯澹颍簦瑁澹瑁幔觯濉　。悖铮睿觯澹颍澹睿悖濉。幔睿洹。澹睿簦澹颉。椋睿簦铩　。铮簦椋恚酰恚裕铩。螅?/p>

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