【摘 要】
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针对标准量子粒子群算法(QPSO)在求解复杂梯级水电站群联合调度问题时存在的早熟收敛、停滞寻优等不足,提出了一种耦合两重改进策略优势的混合量子粒子群算法(HQPSO):首先对
【机 构】
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华中科技大学水电与数字化工程学院,长江水利委员会水文局
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2017YFC0405900);国家自然科学基金(51709119);华中科技大学自主创新研究基金面上项目(2017KFYXJJ193)
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针对标准量子粒子群算法(QPSO)在求解复杂梯级水电站群联合调度问题时存在的早熟收敛、停滞寻优等不足,提出了一种耦合两重改进策略优势的混合量子粒子群算法(HQPSO):首先对个体极值按照一定的概率进行变异搜索操作,以增加个体多样性、强化种群全局开采能力;而后建立外部档案集合来存储进化过程中的部分精英个体,利用基于动态概率辨识机制的单纯形算子指导外部档案集中的个体开展邻域寻优,以提高算法搜索能力、避免陷入局部最优。乌江流域实践结果表明:所提方法的收敛速度与全局搜索能力得到增强,有效克服了QPSO的缺陷与不足,具有一定的工程实际应用价值。
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