自适应人工蜂群算法在梯级水库优化调度中的应用

发布时间：2017-11-22 05:10

  本文关键词：自适应人工蜂群算法在梯级水库优化调度中的应用

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【摘要】：针对人工蜂群算法全局搜索能力强、局部搜索能力弱的缺点,提出了自适应人工蜂群算法,即先在搜索策略中引入自适应全局最优学习,以增强算法局部搜索能力;其次,个体使用改进策略进行全维搜索产生进化体,通过自适应交叉概率因子,将进化体与原个体进行交叉构建候选个体,以平衡算法搜索能力。在经典基准测试函数的仿真试验表明,与一些最新的改进人工蜂群算法相比,所提算法具有较大优势;在清江梯级水库优化调度应用中的测试,也证明了所提算法具有更好的适用性。
【作者单位】： 南昌工程学院信息工程学院;南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(61261039) 江西省教育厅落地计划项目(KJLD13096) 江西省研究生创新专项资金项目(YC2014-S460,YC2014-S461)
【分类号】：TV697.11
【正文快照】： 1 引言 人工蜂群(ABC)算法[1]是一种群智能搜索算法,其搜索方式与自然界蜂群的分工觅食行为类似,通过采蜜过程的群智能行为实现对问题的求解。与一些进化算法相比,如遗传算法(GA)、差分进化(DE)算法、粒子群优化(PSO)算法和进化策略(ES),ABC性能更好或与之相当[2],因此ABC已

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本文编号：1213569