现代智能优化算法的研究综述

本文着重回顾了现代智能优化算法的发展历程,主要介绍了现代智能优化算法的基本概念,主要包括模拟退火算法、遗传算法、神经网络优化算法、蚁群算法、粒子群优化算法等,并阐述了其工作原理和特点,归纳了它们主要的应用方向,同时对智能计算方法的发展进行了展望。

现代智能优化算法研究综述

主要介绍了现代智能优化算法的基本概念,着重回顾了几种主要的现代智能算法的发展历程,主要包括遗传算法、神经网络优化算法、粒子群优化算法、模拟退火算法,并阐述了其工作原理和特点,归纳了它们主要的应用方向,同时对智能计算方法的发展进行了展望。

梯级水电站优化调度方法综述

梯级水电站的优化调度一直是水电优化调度和水火电力系统发电计划中的难点。经过多年的发展,梯级水电优化调度的数学模型日益精确,逐渐贴近实际。文中比较了梯级水电优化调度的确定性模型和随机模型,并着重探讨了确定性模型。由于模型的复杂性,从理论上找到全局最优解存在困难,对算法提出很高的要求。文中对各种用于求解梯级水电站优化调度的算法进行了综述,将其分为经典算法、现代智能优化算法和混合算法三类,比较了各类算法的优缺点。在经典算法中,逐次规划法的应用较为广泛。同时,以遗传算法为代表的智能算法在求解梯级水电优化调度问题时也取得了比较令人满意的结果,成为当前研究的热点。伴随着世界范围内电力市场改革热潮的兴起,新的市场环境给传统的梯级水电优化调度提出了新的要求,市场环境下的梯级水电优化调度成为一个新的发展方向。