本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)人工蜂群算法在梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 人工蜂群算法 自適應(yīng) 局部搜索 交叉 水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度

【摘要】：針對(duì)人工蜂群算法全局搜索能力強(qiáng)、局部搜索能力弱的缺點(diǎn),提出了自適應(yīng)人工蜂群算法,即先在搜索策略中引入自適應(yīng)全局最優(yōu)學(xué)習(xí),以增強(qiáng)算法局部搜索能力;其次,個(gè)體使用改進(jìn)策略進(jìn)行全維搜索產(chǎn)生進(jìn)化體,通過(guò)自適應(yīng)交叉概率因子,將進(jìn)化體與原個(gè)體進(jìn)行交叉構(gòu)建候選個(gè)體,以平衡算法搜索能力。在經(jīng)典基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)的仿真試驗(yàn)表明,與一些最新的改進(jìn)人工蜂群算法相比,所提算法具有較大優(yōu)勢(shì);在清江梯級(jí)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度應(yīng)用中的測(cè)試,也證明了所提算法具有更好的適用性。
【作者單位】： 南昌工程學(xué)院信息工程學(xué)院;南昌工程學(xué)院江西省水信息協(xié)同感知與智能處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61261039) 江西省教育廳落地計(jì)劃項(xiàng)目(KJLD13096) 江西省研究生創(chuàng)新專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目(YC2014-S460,YC2014-S461)
【分類(lèi)號(hào)】：TV697.11
【正文快照】： 1 引言 人工蜂群(ABC)算法[1]是一種群智能搜索算法,其搜索方式與自然界蜂群的分工覓食行為類(lèi)似,通過(guò)采蜜過(guò)程的群智能行為實(shí)現(xiàn)對(duì)問(wèn)題的求解。與一些進(jìn)化算法相比,如遺傳算法(GA)、差分進(jìn)化(DE)算法、粒子群優(yōu)化(PSO)算法和進(jìn)化策略(ES),ABC性能更好或與之相當(dāng)[2],因此ABC已

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 葉季平;;自適應(yīng)加速遺傳算法在馬斯京根模型參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用[J];中國(guó)農(nóng)村水利水電;2009年03期

2 朱淵岳;樊紅剛;陳乃祥;;水力發(fā)電系統(tǒng)狀態(tài)空間法自適應(yīng)建模研究[J];水力發(fā)電學(xué)報(bào);2008年03期

3 趙林明;田新志;;自適應(yīng)指數(shù)函數(shù)預(yù)測(cè)方法在水利水電工程中的應(yīng)用[J];水利水電技術(shù);2005年11期

4 麥日也木·吾買(mǎi);;水文極限分析中改進(jìn)自適應(yīng)重要抽樣法的應(yīng)用分析[J];黑龍江水利科技;2013年12期

5 覃光華,丁晶,劉國(guó)東;自適應(yīng)BP算法及其在河道洪水預(yù)報(bào)上的應(yīng)用[J];水科學(xué)進(jìn)展;2002年01期

6 蔣強(qiáng);何都益;龍駒;李紅連;;微型水輪發(fā)電機(jī)組電子調(diào)節(jié)器的自適應(yīng)模糊算法設(shè)計(jì)[J];重慶電力高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報(bào);2008年04期

7 ;[J];;年期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 白皓;跨海輸水管路自適應(yīng)加壓系統(tǒng)的節(jié)能特性和瞬變響應(yīng)研究[D];浙江大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：1213569