【摘 要】
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提出了一种称为蚁群优化算法（ACO）的自然启发式（metaheuristic）技术,以便为多功能水库系统制定合理调度策略。大多数实际问题的解决方案往往涉及非线性优化,附带高维数和大量等式
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提出了一种称为蚁群优化算法（ACO）的自然启发式（metaheuristic）技术,以便为多功能水库系统制定合理调度策略。大多数实际问题的解决方案往往涉及非线性优化,附带高维数和大量等式与不等式约束条件。传统技术往往不能得到全局性的最优解。最近提出的进化算法在解决诸多问题时也面临不少麻烦。研究的目的是测试ACO在解决此类问题上的有效性。为计算水库调度的ACO模型,提出按如下方式处理问题：考虑有限时间序列的入流,将水库库容划分一些等级区间,并按预定最优标准确定每一时段的水库泄水量。以印度希拉库德水库为例,对
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