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摘要:
介绍一种新型群智能仿生算法—鸟群算法(BSA),针对BSA算法进化初期种群多样性的不足,提出基于Lévy飞行策略改进的LBSA算法,并通过2个实例对该算法进行验证:1)利用6个不同维度的典型测试函数对LBSA算法进行仿真测试,仿真结果与基本BSA算法、教学优化算法(TLBO)、差分进化算法(DE)、改进粒子群优化算法(IPSO)、粒子群优化算法(PSO)和混合蛙跳算法(SFLA)的仿真结果进行对比分析.2)为进一步验证LBSA算法的有效性,将其与BSA、TLBO等6种算法用于求解某梯级水库中长期优化调度问题.结果表明:LBSA算法寻优精度优于其他6种算法,具有全局探索及空间勘探能力强、求解精度受维度影响较小、运行速度快、求解精度高等优点,适合求解高维多极值复杂优化问题.LBSA算法优化调度发电量为38.357 3亿kW·h,分别比TLBO、IPSO、DE、PSO和SFLA算法的优化调度结果增加发电量0.005 5、0.008 4、0.0105、1.467 3和2.678 4亿kW·h,具有较好的优化调度效果.本文通过典型测试函数及实际工程验证了LBSA算法的可行性和高效性,为求解复杂高维的梯级水库群优化调度模型提供了一种全新的途径和方法.
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内容分析
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文献信息
篇名 改进鸟群算法及其在梯级水库优化调度中的应用
来源期刊 三峡大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 鸟群算法 Lévy飞行 仿真测试 优化调度 智能优化算法 水库
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 土木水电论坛
研究方向 页码范围 7-14
页数 8页 分类号 TV697.1+1
字数 7032字 语种 中文
DOI 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2016.06.002
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 崔东文 90 901 17.0 26.0
2 金波 18 206 7.0 14.0
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引文网络
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鸟群算法
Lévy飞行
仿真测试
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三峡大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-948X
42-1735/TV
大16开
湖北省宜昌市大学路8号
1979
chi
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