【摘 要】
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为科学求解梯级水电站群多目标优化调度模型,提出一种基于量子行为进化机制的多目标量子粒子群算法（MOQPSO）。该方法以标准量子粒子群算法（QPSO）为基础,引入外部档案集合存储非劣
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为科学求解梯级水电站群多目标优化调度模型,提出一种基于量子行为进化机制的多目标量子粒子群算法（MOQPSO）。该方法以标准量子粒子群算法（QPSO）为基础,引入外部档案集合存储非劣粒子,利用个体支配关系实现档案集合的动态更新维护;依据个体领导能力优劣选择粒子历史最优位置与种群全局最优位置,维持搜索过程中个体进化方向的多样性;采用混沌变异算子对个体进行局部扰动,提升算法的全局收敛性能。乌江流域模拟调度结果表明,所提方法具有良好的收敛速度与寻优能力,可快速获得兼顾梯级水电系统经济性与可靠性要求的Pareto解
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