【摘 要】
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为进一步改善用于求解大型水电站厂内经济运行一般算法的收敛速度及收敛精度,提出了一种基于粒子群算法的混合优化算法-自调节退火粒子群改进算法。该算法以粒子群算法与模拟
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水文水资源学院
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为进一步改善用于求解大型水电站厂内经济运行一般算法的收敛速度及收敛精度,提出了一种基于粒子群算法的混合优化算法-自调节退火粒子群改进算法。该算法以粒子群算法与模拟退火算法的协同搜索为搜索机制,在此基础上加入自调节适应惯性权重参数以平衡算法全局与局部收敛性,并同时引入交叉算子、变异算子以提高解的多样性,克服了算法前期精度低、后期收敛速度慢、易于陷入局部最优等缺点。算例结果表明,较粒子群算法、退火遗传算法,自调节退火粒子群改进算法在收敛性能方面有明显的提高,能有效解决复杂的厂内经济运行问题。
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