基于改進(jìn)HGA和MATLBO的泵站多機(jī)組變角優(yōu)化調(diào)度研究
本文關(guān)鍵詞:基于改進(jìn)HGA和MATLBO的泵站多機(jī)組變角優(yōu)化調(diào)度研究 出處:《揚(yáng)州大學(xué)》2016年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 泵站優(yōu)化 泵站多機(jī)組 遞階遺傳算法 教與學(xué)優(yōu)化算法 多Agent
【摘要】:跨流域調(diào)水工程是解決我國水資源時空分布不均的重大工程,提高跨流域調(diào)水工程的經(jīng)濟(jì)性是保證該項(xiàng)工程能夠持久進(jìn)行的關(guān)鍵。泵站系統(tǒng)是整個工程中成本占比很大的一塊,因此對泵站系統(tǒng)進(jìn)行研究,降低泵站運(yùn)行調(diào)度的成本有著現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)意義。本文以單座泵站為研究對象,研究基于變角方式運(yùn)行的泵站多機(jī)組優(yōu)化調(diào)度問題。本文的研究工作主要包括:(1)本文提出了改進(jìn)遞階遺傳算法(改進(jìn)HGA)。提出了動態(tài)精英保存策略,該策略首先選出大于種群平均適應(yīng)度的個體并組成集合,再從該集合中選擇出大于該集合平均適應(yīng)度的個體,這些個體稱為種群的精英個體。總結(jié)出交叉、變異概率應(yīng)滿足的五條原則,并根據(jù)這五條原則提出了一種新的自適應(yīng)交叉變異概率。以已有的研究為基礎(chǔ),提出了離散有向交叉算子。采用改進(jìn)HGA對泵站多機(jī)組變角優(yōu)化調(diào)度模型求解,根據(jù)模型特點(diǎn),采用遞階編碼方式、設(shè)計(jì)合適的適應(yīng)度函數(shù),并對求解過程進(jìn)行了詳細(xì)描述。(2)本文提出了基于多Agent的教與學(xué)優(yōu)化算法(MATLBO)。文中對教與學(xué)優(yōu)化算法的收斂性進(jìn)行了分析,針對教與學(xué)優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,將多Agent技術(shù)引入,構(gòu)建了個體的生存環(huán)境和競爭環(huán)境,基于此提出了小組學(xué)習(xí)算子和自學(xué)習(xí)算子。采用MATLBO求解泵站多機(jī)組變角優(yōu)化調(diào)度模型,根據(jù)模型特點(diǎn),提出了二維向量編碼,并對“教”與“學(xué)”操作進(jìn)行了改進(jìn),采用離散有向交叉算子實(shí)現(xiàn)了“教”操作,采用單點(diǎn)交叉和位變異實(shí)現(xiàn)了“學(xué)”操作,詳細(xì)描述了算法的求解流程。(3)本文采用改進(jìn)HGA和MATLBO對江都四站多機(jī)組變角優(yōu)化調(diào)度模型進(jìn)行研究,從理論和實(shí)驗(yàn)的角度分析了兩種算法的求解性能,結(jié)果顯示MATLBO有著更優(yōu)的求解能力,但有著耗時較多的缺點(diǎn)。將本文的求解結(jié)果與文獻(xiàn)[76]的求解結(jié)果對比,結(jié)果表明本文兩種算法有著較好的求解能力。(4)以上述工作為基礎(chǔ),本文在Visual Studio 2012+SQL Server 2012的開發(fā)平臺上,構(gòu)建并實(shí)現(xiàn)了泵站多機(jī)組變角優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)。該系統(tǒng)可為泵站管理人員提供科學(xué)高效的管理輔助。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TV675
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本文編號:1352529
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