基于改进蚁群算法的梯级水库调度优化的研究
原价 ￥ 20.00
促销价 ￥ 1.00 评分 4.4
报错
- 详情
- 2021-03-23
- 简介
pdf
- 959KB
- 页数 3P
- 阅读 86
本文提出了一种基于惩罚改进的蚁群最优化算法,并应用于水库群的梯级调度优化研究中。本算法以蚁群蜂群算法中群体协作的反馈机制、随机搜索的性态多样性思想、优良的全局搜索能力、并行计算性及较强的鲁棒性为基础,进行问题空间的全局寻优;同时针对梯级调度优化中常见的多维变量约束条件,借鉴模拟退火算法思想,在目标函数中构造了惩罚因子,使得带约束问题转化为了纯粹的优化问题。经实例验证,本算法具有普遍的梯级调度优化解决能力,并与传统的遗传算法及人工粒子群算法相比,具有更好的精度、收敛速度和寻优能力。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度研究 650KB
基于改进蚁群算法的梯级水库调度优化的研究 959KB
基于改进蚁群算法的梯级水库群优化调度 711KB
基于广义蚁群算法的梯级水库群优化调度 281KB
基于改进人工鱼群算法的梯级水库群优化调度 1.0MB
基于改进微粒群算法的梯级水库群优化调度 383KB
基于MSCOA算法的梯级水库群优化调度 107KB
基于免疫进化的蚁群算法在梯级水库优化调度中的应用研究 439KB
基于并行混合差分进化算法的梯级水库群优化调度研究 696KB
基于人工鱼群遗传算法的梯级水库优化调度研究 677KB