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个人信息Personal Information
副教授
博士生导师
硕士生导师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
所在单位：水利工程系
学科：水文学及水资源. 水利水电工程
办公地点：大连理工大学 综合实验3#楼 518室 （主楼后面）
联系方式：shengliliao@dlut.edu.cn
电子邮箱：shengliliao@dlut.edu.cn
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改进粒子群优化算法在水电站群优化调度中的应用研究
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论文类型：期刊论文
发表时间：2009-04-15
发表刊物：水利学报
收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus
卷号：40
期号：4
页面范围：435-441
ISSN号：0559-9350
关键字：粒子群优化;改进算法;自适应;交叉变异;水电站群;优化调度
摘要：为克服常规粒子群优化算法易早熟、后期收敛慢且易陷入局部最优解的缺点,本文提出一种新的惯性权重系数更新策略——自适应指数惯性权重系数(SEIWC)代替线性递减惯性权重系数(LDIWC),同时.将遗传算法中的染色体交叉、变异思想引入粒子的更新策略,提高粒子的多样性,增强算法的全局搜索能力.使用Rosenbroek函数和Sehaffer函数验证了改进粒子群优化算法的有效性.以福建电网闽江流域水电站群优化调度为例,建立基于改进粒子群优化算法的库群长期优化调度模型.计算结果表明,该模型的调度结果显著优于常规粒子群优化算法,与逐步优化算法结果水平相当.