论文研究-基于并行云变异蛙跳算法的梯级水库优化调度研究.pdf

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文件名称：论文研究-基于并行云变异蛙跳算法的梯级水库优化调度研究.pdf
文件大小：847KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-10 12:53:19
论文研究 论文研究-基于并行云变异蛙跳算法的梯级水库优化调度研究.pdf,  本文针对混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)早熟收敛的问题, 将云模型算法融合于SFLA算法中, 形成一种云变异蛙跳算法(normal cloud mutation SFLA, NCM-SFLA), 弥补混合蛙跳算法后期容易陷入局部最优的不足. 同时利用算法易于并行的特点, 在多核环境下基于.NET4的并行拓展库(parallel extensions)进行算法的并行优化. 将其应用于梯级水库优化调度中, 实例计算表明, 与多维动态规划算法(MDP)相比, NCM-SFLA方法具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度, 在现有的计算条件下该并行算法能有效缩短程序运行时间, 求解梯级水库优化调度问题是合理、有效的.