基于并行混合差分进化算法的梯级水库群优化调度研究
基于并行混合差分进化算法的梯级水库群优化调度研究
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22 2021-04-27
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正文 简介
以差分进化算法(DE)为基本框架,结合混沌算法(CA)和蛙跳算法(SLFA)各自局部搜索优势以及多核并行计算技术(PC),提出一种新的并行混合差分进化算法(PHDE),即将DE与CA、SLFA进行有机融合,分别对精英个体进行混沌局部搜索和对较差个体进行蛙跳局部更新,且差分进化运算、混沌局部搜索和蛙跳局部更新均采用PC,以有效缩短计算时间。PHDE具有三点优势:一是保留了DE简单易行、收敛迅速的特点;二是继承了CA、SLFA的遍历性,能够避免早熟收敛现象;三是通过合理的并行模式,有效降低了计算时间。典型测试函数表明了PHDE的可行性、高效性和鲁棒性。实例研究表明,PHDE具有较好的优化性能和计算效率,为高效求解水库群优化调度问题提供了一种可行途径。
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