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基于混合量子粒子群算法的梯级水电站群调度
基于混合量子粒子群算法的梯级水电站群调度
作者:
冯仲恺
周建中
夏燕
牛文静
蒋志强
覃晖
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
梯级水电站群
优化调度
量子粒子群算法
单纯形算子
变异搜索
摘要:
针对标准量子粒子群(QPSO)算法在求解复杂梯级水电站群联合调度问题时存在的早熟收敛、停滞寻优等不足,提出了一种耦合两重改进策略优势的混合量子粒子群(HQPSO)算法:首先对个体极值按照一定的概率进行变异搜索操作,以增加个体多样性、强化种群全局开采能力;而后建立外部档案集合来存储进化过程中的部分精英个体,利用基于动态概率辨识机制的单纯形算子指导外部档案集中的个体开展邻域寻优,以提高算法搜索能力、避免陷入局部最优.乌江流域实践结果表明:HQPSO算法的收敛速度与全局搜索能力得到增强,有效克服了QPSO的缺陷与不足,具有一定的工程实际应用价值.
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优化调度
多目标优化
量子粒子群算法
混沌变异
外部档案集合
改进量子粒子群算法在水电站群优化调度中的应用
量子粒子群
水电站群
优化调度
混沌
进化模式
变异
梯级水电站群优化调度研究
梯级水电站群
优化调度
线性规划
多目标
内容分析
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文献信息
篇名
基于混合量子粒子群算法的梯级水电站群调度
来源期刊
水力发电学报
学科
工学
关键词
梯级水电站群
优化调度
量子粒子群算法
单纯形算子
变异搜索
年,卷(期)
2018,(11)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
24-35
页数
12页
分类号
TV697.1|TV213.9
字数
语种
中文
DOI
10.11660/slfdxb.20181103
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
周建中
华中科技大学水电与数字化工程学院
395
5250
35.0
50.0
2
覃晖
华中科技大学水电与数字化工程学院
27
415
11.0
20.0
3
蒋志强
华中科技大学水电与数字化工程学院
9
42
3.0
6.0
4
冯仲恺
华中科技大学水电与数字化工程学院
7
8
2.0
2.0
5
夏燕
华中科技大学水电与数字化工程学院
1
3
1.0
1.0
6
牛文静
5
7
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2.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(314)
共引文献
(280)
参考文献
(29)
节点文献
引证文献
(3)
同被引文献
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参考文献(5)
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引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(1)
引证文献(1)
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引证文献(1)
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单纯形算子
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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
水力发电学报
主办单位:
中国水力发电工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-1243
CN:
11-2241/TV
开本:
小16开
出版地:
中国北京清华大学水电工程系
邮发代号:
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
3865
总下载数(次)
7
总被引数(次)
47197
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
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