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摘要:
根据梯级水电站优化调度特点,建立遗传算法(GA)求解多阶段最优化问题的数学模型.针对标准遗传算法(sGA)局部寻优能力较差、易早熟等不足之处,从编码方法、遗传算子和混合算法方面对其进行改进,提出了采用超立方体浮点数编码自适应遗传算法(AGA)和超立方体浮点数编码遗传模拟退火算法(SA-GA).通过16种不同策略的GA在雅砻江梯级优化调度中的应用,其结果表明了改进策略在解决水库群优化问题方面的有效性和优越性.最后将GA与动态规划(DP)算法的性能进行比较分析,充分体现了GA的优点.
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文献信息
篇名 改进遗传算法及其在水库群优化调度中的应用
来源期刊 水利学报 学科 工学
关键词 遗传算法 优化调度 梯级水电站
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 550-556
页数 7页 分类号 TV697.1
字数 4520字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0559-9350.2008.05.006
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 梅亚东 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 115 1427 20.0 34.0
2 陈立华 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 10 294 5.0 10.0
3 董雅洁 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 6 149 5.0 6.0
4 杨娜 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 40 442 11.0 20.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
优化调度
梯级水电站
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
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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