【摘 要】
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针对水库群发电优化调度的高维性和复杂非线性,提出了一种收敛性全面改善的改进自适应遗传算法.改进算法采用了整体改进策略:初始种群生成方面,运用加入混沌优化的初始种群解
【机 构】
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河海大学 水文水资源学院,江苏 南京 210098四川农业大学 信息与工程技术学院,四川 雅安 625014;
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针对水库群发电优化调度的高维性和复杂非线性,提出了一种收敛性全面改善的改进自适应遗传算法.改进算法采用了整体改进策略:初始种群生成方面,运用加入混沌优化的初始种群解空间生成法,改善初始种群质量;选择运算方面,采用对适应度函数进行非线性转换的三角函数选择算子,保持种群多样性;交叉和变异运算方面,采用随个体优劣和种群分散程度自适应调整的交叉概率和变异概率,提高算法收敛性.以典型入库流量下三峡梯级水库发电优化调度为实例,对比了上述整体改进策略和传统改进策略,结果表明:整体改进策略和传统改进策略相比,在克服遗传算法早熟和提高算法收敛性能方面有一定的优势,改进自适应遗传算法适用于求解水库群发电优化调度问题.
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