自适应逐次逼近遗传算法及其在水库群长期调度中的应用

摘要：

传统遗传算法的解空间均为可行解,经过遗传操作产生的新个体若为不可行解,则需要对其进行修正.但在梯级水库调度中,由于各时段间、水库间存在的水力电力联系,使这种修正变得复杂困难.鉴于此,本文提出了自适应逐次逼近遗传算法(AGASA),它可在包含不可行解的空间中寻优,并根据寻优结果自动调整搜索空间与控制参数,从而逐渐逼近最优解.最后通过一个算例,并与离散微分动态规划法(DDDP),逐步优化法(POA)的优化结果进行比较,说明了该方法的可行性与有效性.

关键词：水库调度、优化调度、遗传算法、自适应、逐次逼近

所属期刊栏目：33

分类号：TV697.1(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家自然科学基金41061053;云南省自然科学基金2009ZC005X

在线出版日期：2013-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：267-272