基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水电站水库优化调度研究
100 积分
50
评分
4.4 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 874KB
- 页数 6P
- 阅读 65
- 下载 38
【目的】解决传统粒子群算法在求解水库优化调度问题中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。【方法】基于抗体克隆选择学说理论,提出了一种量化正交免疫克隆粒子群算法(OICPSO/Q)。采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性;通过接种疫苗和计算亲合度等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,使得算法快速收敛,同时保持一定的多样性,抑制了早熟现象。提出一种自学习算子,避免个体邻域内最优解的丢失。建立了基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水库优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤。最后应用该方法与标准粒子群算法(SPSO)及动态规划方法进行比较。【结果】与SPSO算法和动态规划方法计算结果相比,OICPSO/Q算法计算时间明显降低,但发电量明显增加,说明OICPSO/Q算法可提高解的精度,加快其收敛速度,其性能优于标准粒子群算法和动态规划方法。【结论】OICPSO/Q算法为求解水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。
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
基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水电站水库优化调度研究 874KB
基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度研究 277KB
基于组织进化粒子群算法的水电站水库优化调度研究 630KB
基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度研究 359KB
水电站水库优化调度的改进粒子群算法 677KB
基于混沌粒子群算法的水电站水库优化调度 521KB
基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度 49KB
基于协调粒子群算法的水电站水库优化调度 49KB
基于免疫克隆选择算法的水电站水库优化调度 876KB