區(qū)間優(yōu)化與其在水庫調(diào)度中的應用-研究

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1、隨機性等。Young[1967]研究了確定來水情況下水庫優(yōu)化調(diào)度，他研究有限水平、單一水庫的最優(yōu)控制問題(OCP)，用Bellman的動態(tài)規(guī)劃最優(yōu)原理求得最優(yōu)控制的解。Young還進一步借助變分方法，求得了這一問題的連續(xù)時間最優(yōu)調(diào)度的分析解。Larson在1968年用增量動態(tài)規(guī)劃法(IDP)研究過四庫問題。Heidari等[1971】考慮了四個水庫的實際問題，首次提出并應用離散微分動態(tài)規(guī)劃法(DDDP)求解問題。Nopmogcol和Askew[1976]用多重增量動態(tài)規(guī)劃技術(shù)(MIDP)研究此問題。Murray和Yakowitz[1979]用約束微分動態(tài)規(guī)劃法求解并把問題擴大到10個水

2、庫計算了最優(yōu)策略。Becker和Yeh[1974]、Becker[1976]、Yeh等[1979]用線性規(guī)劃方法研究了水庫最優(yōu)控制問題，以直接尋求最優(yōu)運行策略。Gagnon等[19741對非線性規(guī)劃的算法進行了研究。Tauxe等在1979年研究了多目標水庫的動態(tài)規(guī)劃問題。Masse[1946]最早關(guān)于水庫運行的研究，是作為儲存論問題處理的，所采用的方法是函數(shù)方程迭代法。Arrow等[1958]、Hadley和Whitin[1963]*口Sobel[1975】都作了有益的探索。Butcher[1971】指出，如果最后的決策是在將來足夠遠的時間，那么將有一個穩(wěn)定策略，并應用離散隨機動態(tài)規(guī)劃

3、法為Wataheam水庫制定了最優(yōu)穩(wěn)定策略。Askew[1974，1975]研究了具有隨機約束(ChanceConstration)非線性水庫調(diào)度模型。Rossman[1977]應用拉格朗曰乘子理論于水庫調(diào)度問題，使破壞的期望被約束于不超過一個常數(shù)。動態(tài)規(guī)劃用于數(shù)值求解時，存在“維數(shù)災”。為解決“維數(shù)災”問題，REBellman及其它學者提出了一些改進途徑，如DP逐次漸近法(DynamicProgrammingSuccessiveApproximation，DPSA)、離散微分DP法(DiscreteDifferentialDynamicProgramming，DDDP)和漸近優(yōu)化算法

4、(ProgressiveOptimalityAlgorithm，POA)等等。這些方法在一定范圍內(nèi)、一定程度上可以克服這個障礙，但目前尚無很好的解決方法。I．2．2圍內(nèi)研究在我國，水庫優(yōu)化調(diào)度研究相對起步較晚。早在60年代初吳滄浦曾經(jīng)提出r年調(diào)節(jié)水庫最優(yōu)運行的DP模型，譚維炎[1963]提出了以年為周期的馬氏規(guī)戈8模型。直到80年代，才開始有了比較廣泛深入的研究，許多單位和研究學者曾經(jīng)用不同的理論方法對水庫優(yōu)化調(diào)度問題進行研究，為水庫優(yōu)化調(diào)度開辟了新的領(lǐng)域。葉秉如在POA法的基礎上研究提出了把解析求解與滑動遞推求解相結(jié)合的動態(tài)解析法(DA)【4】，在1995年提出了分解篩選法解一般的線

5、性規(guī)劃問題；施熙燦提出r考慮可靠性的無徑流預報條件下的罰因子方法求解模型；董子敖[1989]提出的計入徑流在時間、空間相關(guān)關(guān)系的多目標多層次優(yōu)化數(shù)學模型，以及隨后提出的分級多層次優(yōu)化模型。陳守煜等在80年代研究提出了水電站水庫群模糊優(yōu)化調(diào)度模型并應用模糊數(shù)學的方法求解模型；賀北方、涂龍[19951將徑流過程的隨機描述與模糊動態(tài)規(guī)劃相結(jié)合，建立了水庫優(yōu)化調(diào)度的隨機系統(tǒng)模糊動態(tài)規(guī)劃模型(SFDPM)。胡鐵松等[1995]研究了一種求解線性規(guī)劃的神經(jīng)網(wǎng)絡方法，并將人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用于水文水資源問題中，尤其是水庫群的優(yōu)化調(diào)度函數(shù)問題，隨后研究提出了多目標線性規(guī)劃以及多目標動態(tài)規(guī)劃的神經(jīng)網(wǎng)絡方法。

6、馬光文、丁晶等人在90年代把遺傳算法(GeneticAlgorithm，GA)用于水庫優(yōu)化調(diào)度，馬光文等[1996]提出一種改進的浮點表示的遺傳算法(AGeneticAlgorithmwithFloatingPointRepresentation，F(xiàn)PGA)，并將其應用于水電站優(yōu)化調(diào)度問題：金菊良等[20011設計了簡單遺傳算法的改進形式，即加速遺傳算法(AcceleratingGeneticAlgorithm，AGA)，鐘登華等[20031將這種算法應用于水庫優(yōu)化調(diào)度中，并結(jié)合數(shù)組存儲理論的編碼方法簡化了水庫優(yōu)化調(diào)度算法的實現(xiàn)過程。樊爾蘭、李懷恩等[1996]建立了綜合利用水庫優(yōu)化調(diào)

7、度的動態(tài)確定性多目標非線性數(shù)學模型，并利用逐次逼近(TheProgressiveApproachAlgorithm，PAA)的逐步優(yōu)化法(TheProgressiveOptimalityAlgorithm，POA)，即PAPOA法求解模7魁的最優(yōu)解集【5]：盧華友等[19981利用多層遞階回歸分析制定水庫優(yōu)化調(diào)度函數(shù)的研究，并通過實例得到了較為滿意的成果；路志宏等[2003]提出了一種變狀態(tài)空問動態(tài)規(guī)劃法，并應用于水庫優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)【61。1．3