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一种改进的蚁群算法及其在水利资源调度中的应用

发布时间:2020-12-31 10:43
  水是人类社会维持运转的物质基础。随着人类社会的进步和人们生活水平的飞速发展,人们对水资源的需求不仅仅是数量上的增加而且在质量上的要求也越来越高。实现水资源的合理利用和可持续发展就成为了国家经济建设的重要课题。兴建大规模的水利工程是一种有效对水资源进行规划的方法,水利工程也是国家重要的基础设施之一,它关系到国家和社会经济生活中的方方面面,在军事,储备,灌溉,防洪,和发电等领域发挥了重要作用。通常来说,水利资源调度包括常态化调度和动态优化调度两种,常态化调度是指水库依据观测水源的年径流量等水文数据来计算水库年度内的蓄洪任务。常态化调度的优点在于简单易操作,但是由于水资源的来量不可控性,尤其在复杂的水网系统的调度当中,往往很难实现调度目的。优化调度策略是一种以水库为主体建立综合目标函数,并设定相应的约束条件,对目标函数进行求解,并根据约束条件建立求解方程,通过对方程组进行求解得到最终的优化方案。本文中我们针对以上问题进行研究和分析,本文中主要工作有以下几点:1.分析和介绍了水利工程相关的概念和知识,并根据水利网络的自身特点,初步建立立问题模型。2.介绍了蚁群算法以及遗传算法的相关知识。及其各... 

【文章来源】:吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:46 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

一种改进的蚁群算法及其在水利资源调度中的应用


模拟系统网络生成模块

模块图,化调,常规调度,模拟系统


图 4 . 4 模拟 系 统常 规 调 度模 块 3 优 化调 度模 块化 调度 模 块是 本 系 统 中重 点 实 现 的部 分 。 主 要 通 过对 GA - AC O 算法 的 实现 , 向 供优 化 调度 功 能 。通 过 该模 块, 用 户 可 以实 现 根据 网络 数 据 对 网络 中 各 项 任务 的 优化 调 度。 可 以 实时 的 对系 统中 出 现 的 变化 进 行反 馈和 修 正, 从 而 实 现 最 优化 调 的。 优 化调 度 模 块 实现 的 部分 代码 如 下 : o i d An t I n i ti al ( vo i d) / * in it ia l an t [A n t No w ] */ n t r an d n um ; in t i; an t [A n t No w] . xx x = ho me . x xx ; an t [A n t No w] . yy y = ho me . yy y ;

模块图,优化调度,模拟系统,界面


作 者简 介 及 在学 期 间 取得 的 科 研成 果an t [A n t No w] . fo od = 0; an t [A n t No w ] . Sm e l l Am o u nt [ S ME LL _ T YP E _F O O D ] = 0; an t [A n t No w ] . Sm e l l Am o un t [ S ME LL _ T YP E _ HO M E ] = MA X _ S ME L L; an t [A n t No w ] . IQ = 1; fo r (i = 0 ;i < T RA C E _R E ME MB E R; i+ +) { an t [ An t No w ] .t r ac e x [ i] = 0; a nt [ An t No w] . t ra c e y [ i] = 0; }an t [A n t No w] . Tr a c e P t r = 0; / * a se p e c ai l an t */ if ( An t No w = = 0 ) an t [A n t No w ] . sp e e d = I NI _S P EE D; } 调度 模 块的 系 统 界面 如 图 4 .5 所示 :

【参考文献】:
期刊论文
[1]改进的蚁群算法在灌区渠系优化配水中的应用研究[J]. 邓蕾蕾,张献.  安徽农业科学. 2011(31)
[2]求解TSP问题的一种改进蚁群算法[J]. 王峰峰,王仁明,伍佳.  自动化技术与应用. 2010(07)
[3]基于改进蚁群算法的网格资源调度[J]. 黄文明,兰静,张阳.  北京邮电大学学报. 2009(S1)
[4]基于蚁群算法的三峡库区洪水优化调度[J]. 吴正佳,周建中,杨俊杰.  水力发电. 2008(02)
[5]基于混合PSO算法的梯级水库优化调度研究[J]. 陈功贵,杨俊杰,高仕红.  水力发电. 2007(10)
[6]遗传算法和蚁群算法在求解TSP问题上的对比分析[J]. 蔡光跃,董恩清.  计算机工程与应用. 2007(10)
[7]遗传算法与蚂蚁算法的融合[J]. 丁建立,陈增强,袁著祉.  计算机研究与发展. 2003(09)
[8]人工蚁群算法理论及其在经典TSP问题中的实现[J]. 黎锁平,张秀媛,杨海波.  交通运输系统工程与信息. 2002(01)
[9]水电站水库优化调度几种方法的探讨[J]. 畅建霞,黄强,王义民.  水电能源科学. 2000(03)
[10]改变约束法和国民经济效益最大准则在水电站水库优化调度中的应用[J]. 董子敖,闫建生,尚忠昌,孙宗义.  水力发电学报. 1983(02)

博士论文
[1]蚁群优化的理论模型及在生产调度中的应用研究[D]. 王笑蓉.浙江大学 2003

硕士论文
[1]蚁群算法求解TSP问题的研究[D]. 杨学峰.吉林大学 2010
[2]基于遗传蚁群混合算法的水库优化调度研究[D]. 刘文亮.太原理工大学 2008



本文编号:2949468

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