期刊文献+

基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度 被引量:5

下载PDF
导出
摘要 文章提出了应用改进粒子群算法求解水电站优化调度问题的方法,粒子群算法模拟了鸟类群体觅食的搜索过程来寻找水电站最优调度计划。对传统粒子群算法进行了改进,克服了早熟和陷入局部最优的缺点。实例计算表明,粒子群算法可以求解具有复杂约束条件的非线性水电站优化调度问题,与经典算法相比,该算法原理简单,易于编程,占用内存少,求解精度高,收敛速度快,是一种有效的搜索算法。
作者 谭旭恒
出处 《湖南水利水电》 2006年第3期32-34,共3页 Hunan Hydro & Power
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献37

  • 1[1]Kennedy J, Eberhart RC,Shi Y.Swarm Intelligence[M].San Francisco:Morgan Kaufman Publishers,2001.
  • 2[2]Mataric M.Designing and Understanding Adaptive Group Behavior[J].Adaptive Behavior,1995,4:1-12.
  • 3[3]Dorigo M,V Maniezzo,A Colorni.The Ant System:Optimization by a Colony of Cooperating Agents[J].IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1996.
  • 4[4]Kennedy J,Eberhart R C.Particle Swarm Optimization[C].Proceedings of IEEE International Conference on Neutral Networks,Perth,Australia,1995.1942-1948.
  • 5[5]Kennedy J.The Particle Swarm:Social Adaptation of Knowledge[C].Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation,Indianapolis,Indiana,1997.
  • 6[6]Eberhart R C,Kennedy J.A New Optimizer Using Particle Swarm Theory[C].Proceedings of Sixth International Symposium Micro Machine and Human Science,Nagoya,Japan,1995.
  • 7[7]Shi Y H,Eberhart R C.Parameter Selection in Particle Swarm Optimization[C].Annual,1998.
  • 8[8]Eberhart R C, Shi Y H.Comparison between Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization[R].Annual Conference on Evolutionary Programming, San Diego,1998.
  • 9[9]Shi Y H,Eberhart R C.A Modified Particle Swarm Optimizer[R].IEEE International Conference on Evolutionary Computation,Anchorage,Alaska,1998.
  • 10[10]Shi Y H,et al.Empirical Study of Particle Swarm Optimization[R].Proceedings of Congress on Evolutionary Computation,1999.

共引文献600

同被引文献24

引证文献5

二级引证文献13

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部