自适应遗传算法在水库优化调度中的应用.pdfVIP

水 利 学 报 年 月 第 卷 第 期 文章编号 自适应遗传算法在水库优化调度中的应用 王少波 解建仓 孔珂 西安理工大学水资源研究所 陕西西安 摘要 本文提出了一种基于自适应遗传算法的水库优化调度问题的求解方法 并通过实例对自适应遗传算法和标 准遗传算法的性能做了比较 结果表明 由于自适应遗传算法能够在进化过程中根据个体优劣和群体分散程度对 遗传控制参数进行自动调整 可以较好地解决标准遗传算法在应用中遇到的收敛性差和容易早熟等问题 在进化 相同代数条件下 自适应遗传算法能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度 其稳定性也优于标准遗传算法 关键词 遗传算法 自适应遗传算法水库 优化调度 中图分类号 文献标识码 遗传算法 作为一种以随机理论模仿生物进化的优化有哪些信誉好的足球投注网站方法 在求解一些 复杂优化问题中已显示出强大能力 在诸多领域得到广泛应用 目前 国内已有学者将其应用于水库优 化调度领域 但多局限于采用标准遗传算法 的模式求解问题 由 于 的遗传控制参数采用固定值 在求解复杂优化问题时存在早熟现象和收敛速度慢等缺点 因 此 的实现方式仍有待于进一步改进 本文将一种自适应遗传算法 引入水库优化调度中 提出了基于 的水库优化调度问题的求解方法 并以青海省黑泉水库 的优化调度为例 对 和 的性能进行了比较 结果表明 前者要明显优于后者 自适应遗传算法原理 原理及存在的问题 是美国的 吸取自然界中适者生存和基因遗传的思想而提出 的一种全新的优化算法 它不依赖于问题的具体领域 以决策变量的编码作为运算对象 直接以目标函 数值作为概率有哪些信誉好的足球投注网站的基本信息 可同时使用多个有哪些信誉好的足球投注网站点的信息 并且占用计算机内存少 适用于求解一 些非线性 多目标和多参数的复杂系统的全局总体优化问题 因此 能够克服传统优化方法的不 足 为求解复杂系统优化问题提供了通用框架 的基本原理是 以随机方式产生一个对应于优化问题可行解的初始群体 其中的 个体 在选择算子 交叉算子 和变异算子 的作用下 向更高的适 应度 进化 通过在进化过程中对各代群体中的个体进行优胜劣汰来寻找问题的最优解 其中 选择算子是在适应度评估的基础上 对群体中的个体进行优胜劣汰的操作 交叉算子是通过基因重组产 生新个体的主要手段 它决定了 的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力 变异算子是通过基因突变产生新个体的辅助手 段 它决定 的局部有哪些信誉好的足球投注网站能力 遗传控制参数中的交叉概率 和变异概率 的选择是影响 行为和性能的关键 直接影响算 法的收敛性 越大 旧个体的模式被破坏的可能性越大 新个体产生的速度就越快 但是 过高 收稿日期 基金项目 国家自然科学基金资助项目 国家 计划研究资助项目 作者简介 王少波 男 山东招远人 博士生 主要研究方向为水文学及水资源 可能使优良的个体模式遭到破坏 过小又会延缓新个体的产生 导致算法早熟 停滞不前 对于 若 过小 不易形成新的个体 若 过大 则 就成了纯粹的随机有哪些信誉好的足球投注网站算法 由于 中的 和 是固定的 针对不同的优化问题必须通过反复试验调整 和 这是极不方便的 且难以保证获得最 佳的参数值 的这一缺陷 通常导致其处理优化问题时收敛速度较慢 而且算法稳定性较差 特别 容易过早收敛于一个非全局最优解 自适应遗传算法 针对 存在的问