基于惩罚的遗传蜂群算法在梯级调度优化中的应用

• 作者: 刘传武 江浩 花胜强 高磊
• 来源期刊: 水电厂自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 梯级水库 优化调度 蜂群算法 遗传算法 惩罚函数
• 年，卷（期）: sdczdh_2014,（1）
• 页码范围: 39-41
• 页数: 3页
• 分类号: TP18

摘要

本文提出了一种结合了生物进化和群体智能思想的新型智能算法,并应用于水库群的梯级调度优化研究中。本算法以人工蜂群算法中群体协作的正反馈机制、个体分工的性态多样性思想、优良的全局搜索能力、并行计算性及较强的鲁棒性为基础,进行问题空间的全局寻优;在个体的局部寻优行为中,引入遗传算法的杂交和变异算子来优化侦查蜂路径,避免陷入早熟问题。同时针对梯级调度优化中常见的多维变量约束条件,借鉴模拟退火算法思想,在目标函数中构造了惩罚因子,使得带约束问题转化为了纯粹的优化问题。经实例验证,本算法具有普遍的梯级调度优化解决能力,并与传统的遗传算法及人工粒子群算法相比,具有更好的精度、收敛速度和寻优能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	花胜强	南瑞集团公司/国网电力科学研究院	9	6	1.0	2.0
2	高磊	南瑞集团公司/国网电力科学研究院	9	6	1.0	2.0
3	江浩	南瑞集团公司/国网电力科学研究院	1	0	0.0	0.0
4	刘传武	南瑞集团公司/国网电力科学研究院	1	0	0.0	0.0