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提出了一种新的随机启发式搜索算法——蚁群算法。算法利用蚂蚁群体相互协作机制寻找水库优化问题的最优解。算法中引入状态转移规则、信息素更新规则和领域搜索以获取最优解,所有蚂蚁个体完成单次寻优后,按照信息素更新规则更新信息素。该过程不断迭代,直到满足迭代终止条件。文中实例计算表明,相对于动态规划,该算法计算速度快、收敛性好,提高了计算效率,较好的解决了传统的动态规划方法求解水库(群)优化调度问题存在"维数灾"问题。 相似文献
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考虑到梯级水电站水库联合优化调度模型的高非线性、强约束特点,提出了分形分割与混沌嵌套搜索算法的求解方法。该算法利用嵌套结构把确定性搜索和随机搜索有机结合起来,按照自身的运动规律,直接在优化区间内通过逐步的插值映射来对被优化问题进行优化搜索。通过在南桠河梯级水电站联合优化运行中的成功应用,显示该算法具有参数配置简单、普适性强、稳定性高、全局优化和易于编程等特点,并取得了与POA算法一致的收敛精度且计算速度有优势,从而为求解诸如水库优化调度等具有复杂约束条件的非线性优化问题提供了新的探索。 相似文献
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