【摘 要】
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为了解决传统基于种群进化的搜索算法求解电站负荷分配中搜索精度低、易陷入局部最优的问题,结合文化基因算法的框架,以粒子群算法(PSO)作为全局搜索策略,分别引入爬山算法(H
【机 构】
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四川大学水利水电学院,四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室,四川大学商学院,大唐四川集控中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0905204),四川大学专职博士后研发基金项目(2018SCU12062)
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为了解决传统基于种群进化的搜索算法求解电站负荷分配中搜索精度低、易陷入局部最优的问题,结合文化基因算法的框架,以粒子群算法(PSO)作为全局搜索策略,分别引入爬山算法(HP)与模拟退火算法(SA)作为局部搜索策略,形成HPMA、SPMA两种文化基因算法。设计了相应的局部搜索激活机制,并针对负荷分配问题初始可行解生成效率低的问题提出了一种初始种群快速生成方法。实例计算表明,两种文化基因算法较单独使用SA、PSO等算法具有更好的求解精度,同时SPMA算法优于HPMA算法,SPMA算法有利于提高了梯级水电站负荷
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