【摘 要】
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针对传统粒子群算法（PSO）早熟收敛、局部搜索能力不足等问题,提出一种混合粒子群算法（HPSO）求解水库优化调度问题。该算法引入混沌思想的遍历性特点生成初始解,提高初始种群质量;
【机 构】
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珠江水利科学研究院,水利部珠江河口动力学及伴生过程调控重点实验室,河海大学水利水电学院,广州珠科院工程勘察设计有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2017YFC0405900);国家自然科学基金资助项目(51409286)
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针对传统粒子群算法（PSO）早熟收敛、局部搜索能力不足等问题,提出一种混合粒子群算法（HPSO）求解水库优化调度问题。该算法引入混沌思想的遍历性特点生成初始解,提高初始种群质量;采用自适应惯性权重法平衡个体搜索行为,避免陷入局部最优。百色水库中长期发电优化调度实例研究表明,HPSO比PSO有更好的收敛性和优化结果,同时计算时间较传统动态规划方法大幅缩减,且优化结果相近,是一种水库优化调度可供选择的计算方法。
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