狼群算法的改进及其在水库优化调度中的应用!

发布时间：2018-07-24 09:49

【摘要】：为了在水电站优化调度领域更加有效地应用狼群算法,对基本狼群算法(WPA)进行了改进研究.为了克服WPA过分强调个体的独立性、缺乏群体之间信息的共享及个体对历史经验的认知学习等缺陷,对WPA的召唤奔袭算子和围攻猎物算子进行了改进,提出了改进的狼群算法(NWPA);基于基准测试函数和水库优化调度实例对NWPA算法的综合性能展开了仿真实验并与粒子群算法(PSO)、WPA算法及动态规划(DP)进行了比较;对NWPA算法的关键参数有效取值范围进行了仿真实验分析.结果表明,NWPA算法的寻优能力和收敛速度优于PSO算法、WPA算法;给出关键参数的有效取值范围和建议取值,为NWPA算法应用于水库优化调度提供了参数取值依据.
[Abstract]:In order to apply the wolf swarm algorithm more effectively in the field of hydropower station optimal dispatching, the basic wolf swarm algorithm (WPA) is improved. In order to overcome the shortcomings of WPA's over-emphasis on individual independence, lack of information sharing among groups and individual cognitive learning of historical experience, WPA's calling attack operator and besieged prey operator were improved. An improved wolf swarm algorithm (NWPA);) is proposed to simulate the comprehensive performance of NWPA algorithm based on benchmark function and reservoir optimal operation. The simulation results are compared with that of particle swarm optimization algorithm (PSO) and dynamic programming (DP). The effective range of key parameters of NWPA algorithm is simulated and analyzed. The results show that the optimization ability and convergence speed of the NWPA algorithm are better than that of the PSO algorithm, and the effective range of the key parameters and the suggested values are given, which provides the basis for the application of the NWPA algorithm in the reservoir optimal operation.
【作者单位】： 河海大学水文水资源学院;
【分类号】：TV11

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本文编号：2140988