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水库优化调度中，常涉及水库多个调度目标优化，如防洪、发电、灌溉、供水、航运等。各目标之间往往表现为相互竞争和矛盾的关系，与单目标优化调度不同，多目标优化调度是为了在目标之间进行权衡，找到多个协调解，即非劣解集。多目标粒子群算法适用于求解有约束、非线性、多目标规划问题，本论文探讨了一种改进的多目标粒子群算法并应用于求解水库调度问题。 本论文对国内外水库调度的研究现状进行了总结和综述，并对水库优化调度中现行的各类多目标进化算法详细分析。针对多目标粒子群算法，引入了拥挤距离策略对算法进行了改进（MOPSO-CD），测试函数 KUR、ZDT1、ZDT2优化结果及其与其他多目标进化算法对比分析表明，对于非凸、非连续、多维的多目标约束优化问题，MOPSO-CD都能进行很有效的处理，且计算所得非劣解集均匀分布真实非劣解前沿，该多目标算法性能十分优异。 作为应用实例，本论文以三峡水库为研究对象，建立了汛期三峡水库防洪和发电两目标优化调度模型，应用MOPSO-CD算法对调度模型进行了计算，获得了关于最高库水位和时段总发电量的非劣方案集。针对不同的惯性权重取值，分别计算非劣方案集，确定了算法最适合的惯性权重，然后将MOPSO-CD和基本MOPSO算法计算结果进行对比分析，计算结果验证了改进后算法的求得的非劣方案集分布比基本 MOPSO算法求解的结果更均匀，算法性能优于改进前的算法，具有很好的应用价值。