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针对标准差分演化算法全局搜索易陷入局部最优问题，利用混沌理论和模拟退火算法的优点对差分演化算法进行改进；同时，为提高算法的求解效率，结合Fork／Join并行框架，提出了梯级水电站群长期优化调度多核并行混沌模拟退火差分演化算法（PCSADE）。该算法利用混沌理论随机性和遍历性强以及模拟退火算法局部搜索能力强的特点，采用混沌理论生成差分演化算法初始种群且对其控制参数进行动态调整，并利用模拟退火算法Metropolis准则替代差分演化算法中的选择操作，提高了差分演化算法的寻优能力；采用基于分治策略的Fork／