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摘要:
将免疫原理引入粒子群算法(PSO)中,利用其免疫记忆与自我调节机制保持各适应度层次的粒子维持一定的浓度,保证种群的多样性;引入疫苗接种等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,提高算法的搜索性能.随后在分析梯级电站短期优化调度数学模型及该算法特点的基础上,建立了基于免疫粒子群(IPSO)算法的梯级电站短期优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤.最后应用该方法进行仿真计算,并与常规调度及PSO算法进行对比,结果表明,该算法可获得较优的优化调度方案,并可提高解的精度,加快其收敛速度.
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文献信息
篇名 免疫粒子群算法在梯级电站短期优化调度中的应用
来源期刊 水利学报 学科 工学
关键词 梯级水电站 短期优化调度 免疫粒子群算法 PSO
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 426-432
页数 7页 分类号 TM697
字数 5086字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0559-9350.2008.04.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 纪昌明 189 1989 24.0 34.0
2 王丽萍 111 1321 21.0 30.0
3 李安强 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 10 156 5.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
梯级水电站
短期优化调度
免疫粒子群算法
PSO
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水利学报
月刊
0559-9350
11-1882/TV
大16开
北京复兴路甲一号中国水利水电科学研究院A座1156室
1956
chi
出版文献量(篇)
4656
总下载数(次)
11
总被引数(次)
174211
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导