【摘 要】
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提出一种求解混联水电站水库群中长期优化调度问题的方法—变尺度混沌优化算法（Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA）。算法利用混沌运动的内在随机性、遍历性
【机 构】
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河海大学水电学院,河海大学常州校区数理部
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提出一种求解混联水电站水库群中长期优化调度问题的方法—变尺度混沌优化算法（Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA）。算法利用混沌运动的内在随机性、遍历性和规律性来寻找混联水电站水库群中长期最优调度计划。算法利用混沌运动的特点,将混沌变量映射到待寻优变量区间,通过尺度变换不断缩小优化变量的搜索空间,利用改变＂二次搜索＂的调节系数提高搜索精度以获取全局最优解。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性混联水电站水库群优化调度问题。算法求解
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