改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法及其在水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用.pdf

1、粒子群優(yōu)化算法是一種啟發(fā)式群智能優(yōu)化算法，其基本思想源自于對(duì)鳥群覓食行為的模擬。粒子群優(yōu)化算法適用于求解非線性、不可微的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題，具有原理簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，并在實(shí)踐應(yīng)用中取得了很大的成功。但粒子群優(yōu)化算法也存在易早熟、局部搜索能力較差等缺點(diǎn)?；诖?，本文進(jìn)行了以下研究： 第一，針對(duì)粒子群優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)點(diǎn)的缺點(diǎn)，基于混沌思想提出了一種改進(jìn)算法—混沌粒子群優(yōu)化算法。該算法將混沌搜索融入到粒子群優(yōu)化算法當(dāng)中

2、，利用混沌搜索的隨機(jī)性、遍歷性來(lái)提高算法的多樣性和全局尋優(yōu)能力，并建立了早熟收斂判斷和處理機(jī)制。當(dāng)發(fā)現(xiàn)算法有早熟跡象時(shí)，則利用混沌搜索進(jìn)行局部搜索，而當(dāng)混沌搜索沒(méi)有找到更好的解時(shí)，則對(duì)種群中的部分粒子進(jìn)行混沌初始化，幫助種群擺脫局部最優(yōu)點(diǎn)。在上述研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將混沌搜索與協(xié)調(diào)粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合，增強(qiáng)粒子間的信息交流。 第二，對(duì)粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)機(jī)制進(jìn)行了深入的研究，結(jié)合社會(huì)規(guī)律，分析了粒子群優(yōu)化算法速度計(jì)算公式的缺點(diǎn)，

3、并提出了一種新的速度計(jì)算公式。新的速度計(jì)算公式將原公式分解為兩個(gè)子公式：其中一個(gè)保留了全局極值點(diǎn)的指導(dǎo)作用，并引入了全局次極點(diǎn)，在增強(qiáng)了粒子間的信息交流的同時(shí)，通過(guò)調(diào)整學(xué)習(xí)因子，強(qiáng)調(diào)全局極值點(diǎn)的指導(dǎo)作用，提高了算法的局部尋優(yōu)能力；另一個(gè)保留了個(gè)體極值點(diǎn)的指導(dǎo)作用，并引入一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)，增強(qiáng)了種群的多樣性，提高了算法的全局尋優(yōu)能力。 第三，對(duì)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型和約束條件進(jìn)行了討論，并將上述改進(jìn)算法應(yīng)用于水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的求解。