基于自适应粒子群优化算法的梯级水库优化调度方法

摘要

本发明公开了一种自适应粒子群优化算法的梯级水库优化调度方法。针对粒子群法在梯级水库优化调度中优化问题中的缺陷，先对粒子随机初始化进行固定初始化的改进，使算法一开始就有接近最优值的可能，并不存在大范围的盲区，提高收敛速度和算法的稳定性。然后根据群体分工协作思想和聚类小生境思想，将初始化的种群动态划分为三个子群，每个子群根据粒子的差异性自适应进行寻优和参数的选择，在增加粒子多样性的同时，改变了信息交流的模型，同时避免了算法陷入局部最优。本发明中改进的算法能够很好的解决非线性、多局部极值的函数问题，为解决梯级水库优化调度这一课题提供了一条有效、可行的解决途径。

主权项

一种基于自适应粒子群优化算法的梯级水库优化调度方法，其特征在于，在搜索区域按一定的间隔固定初始化粒子群，能使粒子在空间均匀分布，能更好的在空间进行寻优；固定初始化可以使粒子在搜索区域均匀分布，相同的粒子个数初始化后位置是固定的，不像随机初始化位置每次都是改变的，一定程度上增加了算法的稳定性；当粒子个数相对较少时，粒子也均匀占据整个搜索区域，不存在大片的盲区，使算法能够进行全局搜索，避免陷入局部最优，使粒子在一开始就有可能接近最优值，同时提高了搜索的效率。