【摘 要】
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介绍了一种基于模拟退火的粒子群算法，并用其求解以水电站年发电量最大建立的优化调度的数学模型。考虑到基本的粒子群算法（PSO）后期粒子趋向同一化，使其进化速度变慢，精度较差，本
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介绍了一种基于模拟退火的粒子群算法，并用其求解以水电站年发电量最大建立的优化调度的数学模型。考虑到基本的粒子群算法（PSO）后期粒子趋向同一化，使其进化速度变慢，精度较差，本文将模拟退火的思想应用到具有杂交和变异的粒子群算法当中，通过模拟退火的降温过程来提高算法后期的进化速度和精度。最后，以普定水电站的优化调度为例进行了计算，结果表明，该算法的性能较基本粒子群算法有了较大改善，且明显优于常规调度方法和动态规划。
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