文章摘要
谢维,纪昌明,吴月秋,李新武.基于文化粒子群算法的水库防洪优化调度[J].水利学报,2010,41(4):
基于文化粒子群算法的水库防洪优化调度
Particle swarm optimization based on cultural algorithm for flood optimal scheduling of hydropower reservoir
  
DOI:
中文关键词: 粒子群优化算法  文化算法  水库防洪调度  优化调度
英文关键词: particle optimization algorithm  cultural algorithm  flood optimal scheduling  optimal dispatch
基金项目:
作者单位
谢维 华北电力大学新能源与可再生能源北京市重点实验室北京102206 
纪昌明 华北电力大学新能源与可再生能源北京市重点实验室北京102206 
吴月秋 华北电力大学新能源与可再生能源北京市重点实验室北京102206 
李新武 华北电力大学新能源与可再生能源北京市重点实验室北京102206 
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中文摘要:
      针对水库防洪调度具有多约束、高维、非线性和不易求解的特点,在粒子群算法(PSO) 的进化机制中引入文化算法(CA),利用文化算法的信仰空间对粒子群的进化进行指导,建立了文化粒子群算法(PSO-CA)。该算法在种群空间中采用PSO 算法,在信仰空间中利用从种群空间中提炼出来的群体经验所形成的形势知识对群体的“早熟”现象进行监视,利用规范化知识对粒子加以限定,提高了算法计算效率。实例验证,该算法能较好地克服粒子群算法易陷入局部最优的缺点,并加快其收敛速度,可以有效解决水库防洪调度问题。
英文摘要:
      In order to solve multi-restriction,multi-dimension, non-linear and other difficult problems of flood optimal scheduling,a novel swarm optimization algorithm,namely Particle Swarm Optimization,based on Cultural Algorithm,is presented in this paper. This algorithm guides the evolutionary mechanism of PSO in population space. It keeps a watchful eye on the prematurity by shape knowledge which obtained by the group experience and limits the swarm by standardization knowledge in belief space. The effectiveness such as avoiding the local optimization and increasing the speed of convergence of this method is verified by practical application.
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