2-1粗粒度并行遗传算法在水库调度问题中的应用_李想pdf
遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究
遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究，根据梯级水电站优化调度特点,建立遗传算法(GA)求解多阶段最优化问题的数学模型.针对标准遗传算法(sGA)局部寻优能力较差、易早熟等不足之处,从编码方法、遗传算子和混合算法方面对其进行改进,提出了采用超立方体浮点数编码自适应遗传算法(AGA)和超立方体浮点数编码遗传模拟退火算法(SA-GA).通过16种不同策略的GA在雅砻江梯级优化调度中的应用,其结果表明了改进策略在解决水库群优化问题方面的有效性和优越性.最后将GA与动态规划(DP)算法的性能进行比较分析,充分体现了GA的优点。
改进粒子群算法在并联水库群联合防洪优化调度中的应用的开题报告
改进粒子群算法在并联水库群联合防洪优化调度中的应用的开题报告一、研究背景随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速，洪涝灾害给人们的生命、财产和社会安全造成的损失越来越大。
为解决洪涝灾害的问题，对水库进行防洪优化调度是一项关键的解决方案。
同时，随着水利工程规模的不断扩大和工程数量的增加，水库群联合防洪调度的研究已经成为当前的一个热点问题。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于仿生学的优化算法，具有简单、易实现、收敛速度快等优点，已经被广泛应用于多种求解问题领域。
与其他优化算法相比，PSO算法具有良好的全局搜索能力和快速收敛的特点。
本文旨在研究并改进粒子群算法在并联水库群联合防洪优化调度中的应用。
二、研究内容1. 研究并总结现有的水库群联合防洪优化调度方法，分析其优缺点。
2. 改进粒子群算法，将其应用于水库群联合防洪优化调度问题的求解。
3. 设计合适的优化目标函数，用于描述并联水库群联合防洪优化调度问题，并采用改进的粒子群算法进行求解。
4. 对所提出的方法进行仿真实验，并与其他优化算法进行比较，分析其性能优劣。
三、研究意义本研究旨在探究并改进粒子群算法在并联水库群联合防洪优化调度中的应用方法。
该研究结果将为水资源管理、防洪减灾等领域提供重要的参考和借鉴。
同时，该研究还将推动水力学、水文学、水资源学等学科领域的发展。
四、研究方法1. 文献调研法：对现有的水库群联合防洪优化调度方法进行系统的收集、整理和总结，分析其优缺点，为改进研究提供基础。
2. 研究方法和算法设计法：根据水库群联合防洪优化调度的实际问题，设计合适的优化目标函数，并改进粒子群算法求解该问题，利用仿真实验验证算法的性能优劣。
五、预期成果1. 建立基于改进粒子群算法的并联水库群联合防洪优化调度模型。
2. 提出有效的优化目标函数并给出求解方法。
3. 确定适宜的参数设置，提高改进粒子群算法的求解效率。
遗传算法在水库调度中的应用综述
第26卷第4期水利水电科技进展2006年8月Vol.26No.4A dvances in Science and Technology o f Water Reso ur ces Au g.2006基金项目:国家重大基础研究前期研究资助项目(2003C C A00200);湖北省自然科学基金资助项目(2005AB A315)作者简介:刘攀(1978)),男,湖南湘潭人,讲师,博士,从事水文及水资源开发利用研究。
E 2mail:liupan@遗传算法在水库调度中的应用综述刘 攀,郭生练,李 玮,易松松(武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北武汉 430072)摘要:简要回顾了遗传算法在水库调度中的应用概况,对遗传算法用于水库调度优化时的编码、约束条件处理、早熟与全局收敛性、参数设置、混合遗传算法、多目标遗传算法以及效率评定准则等问题进行了综述。
分析遗传算法耗时与全局收敛之间的矛盾后认为,遗传算法适用于传统方法难以求解的优化问题,以及对计算时效性要求不高或者目标函数计算复杂度不高的实时水库调度问题,特别是水库中长期调度以及水资源规划问题。
关键词:水库调度;遗传算法;综述中图分类号:TV697.1+1 文献标识码:A 文章编号:1006O 7647(2006)04O 0078O 06A r eview of application of genetic algor ithm to r eser voir oper ation//LIU Pan,G U O Sheng 2lian,LI W ei,YI Song 2song (State Key L a b orato ry o f W ater Resou rces an d Hydro po wer Enginee rin g Science,W uhan U nivers ity,W uhan 430072,China)Abstr act :W ith regard to some problems in applicatio n o f the genetic algo rith m to opti mal operation of reserv oirs,including coding,treatment of restraint conditi ons,prematurity and global convergence,parameter setting,hy brid genetic al gorithm,multi 2objective genetic algori thm,and criterion for efficiency evaluation,some special methods were review ed and discussed.Based on an analysis of the contradiction between time consumptio n and global co nvergence,i t is considered that the genetic alg orithm is much more suitable for the opti mization problem difficult to be solved by the co nv enti onal method,and the real 2time reservoir operatio n problem wi th lo w requirement fo r time 2effectiveness o f calculation and lo w co mplexity in o bjecti ve function calculation.Mo reov er ,the genetic algori thm is especially sui table fo r middle 2and long 2term reservoir operatio n and planning fo r water resources.Key wor ds :reserv oir operation;genetic algori thm;review水库调度技术传统而复杂,20世纪50年代以来,以线性规划、动态规划等为代表的优化方法在水库调度中得到了广泛的应用,几十年的应用表明,这些传统的优化方法都存在一定的局限性[1O 2]。
水电站群多目标优化调度建模及求解 技术发展动态
水电站群多目标优化调度建模及求解技术发展动态中水科技自动化胡宇丰、梁犁丽、李匡、于茜1学科方向水电站运行调度是研究一段时期内水库的最优运行调度方式及其实施的有关问题，大致可分为常规调度和优化调度。
常规调度以水库调度图作为水电站水库控制运用的工具，该方式简单直观，带有一定的经验性，但所利用的调度信息有限，难以达到全局最优，更难以处理多目标、多维变量等复杂问题；优化调度是根据入库流量过程，遵照一定的调度准则和约束条件建立数学模型，运用优化求解技术寻求最优的水库调度方案，使发电、防洪、灌溉、供水等各方面在整个分析期内的总效益最大。
水电站调度从时间上划分，一般可分为中长期（年、月、旬）调度、短期（周、日、时）调度和实时调度；从径流描述上划分，可分为确定型和随机型调度两种；从采用的方法上划分，可分为常规调度、优化调度和模糊调度、模拟调度等；从分布状况上可分为单库、梯级、并联和混联形式的水电站群联合调度；从调度目标上可分为单目标调度和多目标调度。
本报告主要关注的内容为水电站多目标优化调度模型及其优化求解算法，重点调研水电站群多目标优化算法。
本报告所调研的多目标侧重单站的防洪、发电、供水、灌溉等目标，水电站群的联合防洪、发电目标，对生态调度暂不予考虑，可借鉴其他调研报告成果。
2调研背景概述从20世纪90年代后期至今，我国水电能源开发经历了快速的发展，形成了复杂、大规模流域梯级水库群及水电系统，对其调度与管理提出了更高的要求。
同时水电开发已进入由建设到运行管理的关键转型期，研究规模与范围也转向更为复杂的跨流域、跨区域的水电调度或水火电协同调度。
流域梯级水电站群联合优化调度是在满足市场、电网负荷需求及水电系统约束和上下游防洪安全的前提下，协调各级水电站之间的水头、流量和出力关系，提高流域梯级水电站群运行管理效益的主要手段，不需要增加额外投资便可获得更大效益。
随着流域梯级水电站数目的增多，上、下游水电站间的水力、电力联系及其时空特性更加复杂，能量传输后效性及不确定性更加明显，使得流域梯级水库群联合优化调度问题的高维性、非线性、耦合性及不确定性等特征更加突出，约束条件更加难以处理。
基于改进遗传算法的梯级橡胶坝调度优化
基于改进遗传算法的梯级橡胶坝调度优化作者：邓浩郝瑞霞来源：《人民黄河》2020年第03期摘要：为解决城市河道中梯级橡胶坝的优化调度问题，求解出较为合理的塌坝泄流方案，保障河道行洪安全，根据橡胶坝塌坝泄流计算原理，以限定时间范围内最小泄流量为目标函数，建立梯级橡胶坝调度优化模型，并采用线性加速选择函数与改进的自适应交叉、变异函数，改进传统遗传算法（GA），进行模拟运算，求解最优塌坝方案。
改进的遗传算法（IGA）收敛速度快、稳定性强、程序运算时间短，能高效精确地计算出符合客观实际要求的梯级橡胶坝优化调度方案，具有一定的工程应用价值。
关键词：梯级橡胶坝;最优塌坝方案;调度优化;改进的遗传算法;改进自适应度中图分类号：TV644 文献标志码：Adoi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.03.030Scheduling Optimization of Cascade Rubber Dam Based on Improved Genetic AlgorithmDENG Hao， HAO Ruixia（College of Water Resources Science and Engineering， Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024， China）Abstract： In order to solve the issue of optimal scheduling of cascade rubber dams in urban rivers， a reasonable dam discharge plan was solved to ensure the safety of river flood discharge. According to the calculation principle of rubber dam collapse discharge， the minimum discharge flow within a limited time range was obtained. For the objective function， cascade rubber dams scheduling optimization model was established， and the linear acceleration selection function， the improved adaptive crossover function and variation function were used to improve the traditional genetic algorithm （GA） and simulated to solve the optimal dam collapse scheme. The improved genetic algorithm （IGA） has fast convergence speed， strong stability and short program operation time. It can efficiently and accurately calculate the optimal scheduling scheme of cascade rubber dams that can meet objective practical requirements and has certain engineering application value.Key words： cascade rubber dams; optimal scheme of dam collapse; scheduling optimization; improved genetic algorithm; improved self adaptation近年來，随着橡胶坝在生态水利、景观水利和水资源开发中的广泛应用，同一河道上会修建多级橡胶坝形成梯级橡胶坝群。
并行化洪水演进模拟研究综述
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参考文献 文献[11] 文献[12] 文献[17] 文献[18] 文献[19] 文献[20] 文献[21] 文献[22] 文献[26] 文献[27] 文献[28] 文献[29]
李 健，等：并行化洪水演进模拟研究综述
考虑到洪水演进模拟研究的主流性、前沿性和实际 应用价值，本文将介绍基于网求解浅水方程的并行化洪 水演进模型，尤其是非结构网格模式。由于粒子法应用 于实际河道或流域的洪水模拟时，存在边界条件难以定 义 和 计 算 量 大 等 问 题 ，以 及 计 算 机 图 形 学 中 的 流 体 模 拟，侧重计算机可视化和高性能制图算法，而流体模拟 多采用无条件稳定的快速傅里叶变换（FFT）等算法，并 不是求解流体方程，因此，本文综述不包括上述的两种 数学模型，粒子法或计算机图形学领域的并行化洪水演 进模拟研究综述可参考文献[8]。本文将结合近年洪水 演 进 模 拟 的 最 新 数 值 算 法 和 并 行 化 技 术 ，进 行 文 献 综 述、讨论和展望，期望为今后快速洪水预报研究起到抛 砖引玉的作用，为防洪减灾的实时会商和洪水风险图的 编制提供技术支撑。
2
2021，57（13）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
淹没的不确定性分析[5]、城市洪水淹没模拟[6]。近年来计 算机硬件和软件的发展，尤其异构并行计算技术的发展， 极大地推动了洪水演进模型的研发。但是，目前仅有覃 金帛等[7]介绍 GPU 并行优化在水文计算和水库调度研究 中的应用，未见有系统性介绍并行化洪水演进模拟的综 述性论文。因此，有必要及时总结洪水演进的并行化研 究成果，促进今后的洪水演进过程的并行化模拟研究。
粒子群算法在辽宁省大风口水库与猴山水库联合调度中的应用
本 文 采 用 一 种 新 的 群 智 能 优 化 算 法 —— 粒 子 群 算
法 （ ａｔ ｌ ｗａｍ ｐｉ ｚｔ ｎ， Ｓ 建 立 大 风 口水 库 ｐ ｒ ｃｅｓ ｒ ｏ ｔ ａｉ Ｐ Ｏ） ｉ ｍｉ ｏ
李 智 慧
（ 宁 省水 利水 电勘 测设 计 研 究 院 ， 阳 １ Ｏ ０ 辽 沈 １ Ｏ ６）
摘 要 ： 规模 和输 水 隧 洞过 水能 力 确 定 的情 况下 ， 解 决从 猴 山 水库 何 时调 水 、 多少 水 ， 在 为 调 并且 整 个调 水 工程
在 满足 保 证 率 和破 坏深 度 的 前提 下 ， 证供 水量 最 大 ， 水量 、 水量 最 少等供 水与 调 水 的耦 合 运 行 问题 ， 用 保 缺 弃 采
个 重 点 支 持 区域 之一 ， 有 省辖 市 经济 管 理 审 批 权 限 。 享
绥 中 滨 海 经 济 区建 设 方 向定 位 为 “ 岸 中关 村 、 态 新 海 生
城 区 ”， 今后 将 全 力 打 造 以高 新 技 术 产 业 为 支 撑 ， 旅 集
游 、 闲于 一 体 的现 代 化生 态 宜居 新 城 。 休 猴 山水 库 为 拟 建 水库 ， 向绥 中滨海 经济 区供 水 为 以
了粒子 群 算 法 ， 立 了大风 口水 库 与猴 山水 库 的联 合 调 度 模 型 ， 大风 口水库 与猴 山水 库 的联 合 调 度 方案 进 行 建 对
了优 化 计 算 ， 而找 到 了两座 水 库 的 最佳调 度 运 用 方案 ， 从 最大 限度 保 证 了绥 中滨 海经 济 区的 用 水 需求 。
关键 词 ： 子群 算 法 ； 山水库 ； 粒 猴 大风 口水库 ； 宁省 辽
求解水库优化调度问题的动态规划_遗传算法_刘攀
( 1)
i= 1
式中: Ei 代表第 i 时段的效益; Ft 代表整个时段的
总效益. 当描述的为多目标问题时, 他们都为向量.
约束条件为:
( 1) 水量平衡约束: V i+ 1 = V i + ( Q Ii - Qoi ) $t ;
其中: V i 代表时段 i 的水库库容, 当研究对象为水
库群时为向量; Qoi 为第 i 时段的出库流量; $t 为时
段长度.
( 2) 上( 编号为 k) 、下( 编号为 k + 1) 水库间的
水量平衡方程:
Qk+ Ii
1
=
Qkoi +
Qi ;
其中
Q k+ Ii
1,
Qkoi ,
Qi
分别表示 i 时段下水库( k+ 1) 的入库流量、上水库 ( k) 的出库流量和两水库间的区间流量.
( 3) 水库库容约束: V i [ V i [ V i ; 其中 V i , V i 分
性的条件下, 目标函数可递推为
M ax Fi+ 1 = Fi + Ei+ 1
( 2)
( 2) 水库调度末所蓄能量最大, 为了更好的反 映多目标特征, 直接采用水库末库容而不采用水库
群总蓄量指标, 即
M ax V i+ 1
( 3)
式中: V i+ 1 代表时段末 i + 1 的水库库容, 对于水库
群则为 1 个向量.
一定满足的条件是: 在假定水库的泄流能力足够大
的情形下( 不考虑泄流能力制约引起的水库水位无
法下泄约束) , 由目标函数效益 Fi+ 1, m 以及调度末 水位 V i+ 1, m 必定构成 1 个非劣解. 对第 i 阶段的决
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算结果表明，CGGA 能够有效地提高求解质量和求解速度，从 收 敛 性 能 看，CGGA 由 于 种 群 隔 离 保 证 了 种 群 间 的 个 性 ，能
够在整个计算过程中不断进化，避免总群体趋于同化； 从并行性能看，CGGA 加速比 远 大 于 线 性 加 速 比，说 明 CGGA 能 够
充 分 地 利 用 各 计 算 进 程 ，提 高 并 行 效 率 ，避 免 资 源 浪 费 。
摘 要： 巨型水库群实时优化 调 度 涉 及 大 规 模、高 维 及 非 线 性 问 题，庞 大、动 态、复 杂 的 搜 索 空 间，采 用 传 统 遗 传 算 法
（ GA） 求解该类问题几乎不可行，并行遗传算法（ PGA） 除具有 GA 的优势外，还能充分利 用 并 行 计 算 机 的 计 算 能 力 、有 效
0 引言
水库优化调度研究的基本内容是，根据水库来流过程，遵照调度准则，运用优 化 方 法，寻 求 能 使 水 库 发 电、防 洪 、灌 溉 、供 水 等 各 部 门 在 整 个 分 析 期 内 的 总 效 益 最 大 的 调 度 方 案 ，其 本 质 上 属 于 对 高 维 、非 线 性 问 题 的 求 极 值 运 算。国内外学者对水 库 调 度 问 题 进 行 了 大 量 的 研 究 工 作，应 用 线 性 规 划 （ LP ） 、非 线 性 规 划 （ NLP ） 、动 态 规 划 （ DP） 、智能优化算法等方法进行水库优化调度模型求解。智能优化算法由于其鲁棒性及普适性已被成功应 用到 水库优化调度问题中，如遗传算 法 （ GA） 、粒 子 群 算 法 （ PSO） 、蚁 群 算 法 （ ACO） 、人 工 神 经 网 络 （ ANN） 等，其 中 遗
水 库第 t 时段的出库流量； ZUi，t 为第 i 水库在第 t 时段的上游水位； ZUL 为 i，t 第 i 水库在第 t 时段允许的最低水位，一
般为死水位； ZUU 为 i，t 第 i 水 库 第 t 时 段 允 许 的 最 高 水 位，一 般 在 非 汛 期 为 正 常 蓄 水 位，汛 期 为 防 洪 限 制 水 位；
第 31 卷 第 4 期 2012 年 8 月
水力发电学报 JOURNAL OF HYDROELECTRIC ENGINEERING
Vol． 31 No． 4 Aug． ，2012
粗粒度并行遗传算法在水库调度问题中的应用
李 想，魏加华，傅旭东
（ 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室，北京 100084）
并行计算程序使用 C + + 语言进行编程，在 Windows 7 64-bit 操作系统平台搭建 Microsoft Visual Studio 2010 开发环境，计算数据的存取通过 Oracle 11G 数据库完成，利用 MPI （ Message Passing Interface） 实现进程间消息传 递。计算过程在 DELL T5500（ 24 核处理器） 高性能工作站完成。
本文以三峡-葛 洲 坝 梯 级 水 库 为 例，将 基 于 双 向 环 迁 移 拓 扑 的 粗 粒 度 并 行 遗 传 算 法 （ coarse-grain genetic algorithm，CGGA） 应用于水库调度模型求解，分析了 CGGA 的计算结果、收敛性能、并行性能，通过该例计算证明 将 CGGA 应用于水库优化调度问题能够取得很好的效果。
地提高求解质量和求解速度，在解决巨 型 水 库 群 优 化 调 度 问 题 方 面 具 有 广 阔 的 应 用 前 景。 本 文 采 用 PGA 粗 粒 度 模 型
（ CGGA） ，引入迁移算子，以三峡-葛洲坝梯级水库为例，将基 于 双 向 环 迁 移 拓 扑 的 CGGA 应 用 于 水 库 调 度 模 型 求 解。 计
关键词： 并行遗传算法； 水库调度； 粗粒度模型； 三峡-葛洲坝梯级
中图分类号： TV697. 1
文献标识码： A
Application of coarse-grained genetic algorithm to reservoir operation
LI Xiang，WEI Jiahua，FU Xudong （ State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering，Tsinghua University，Beijing 100084，China）
29
传算法是应用最早也是最广泛的一种优化算法。 1975 年，Holland 提出了遗传算法（ genetic algorithm，GA） ，其基本思想是 Darwin 的进化论及 Mendel 的遗传学
说在人工智能上的应用。GA 最早在国外被应用于求解经典四水库调 度 问 题 并 取 得 成 功［1，2］，国 内 学 者 研 究 的 工 作逐渐由单目标 水 库 优 化 调 度 问 题 发 展 为 多 目 标 水 库 优 化 问 题，在 算 法 性 能 和 计 算 效 率 上 都 取 得 了 一 些 进 展［3 － 5］。在科技不断进步的背景之下，不断扩大的问题规模及高度复杂的搜 索 空 间 对 GA 赋 予 了 新 的 使 命，即 如 何提高求解质量和求解速度。并行遗传算法有效利用遗传算法天然的并行性，一方面由于 并 行 计 算 机 的 高 速 并 行性从而加速了遗传算法的搜索过程，一方面由于种群规模的扩大和各子种群的隔离从而提高了求解质量 ，降低 了早熟的可能性。自 20 世纪 80 年代，GA 被应用 到 并 行 机 上，此 后 并 行 遗 传 算 法 理 论 研 究 得 到 不 断 发 展，90 年 代以来，并行遗传算法更是广泛应用 于 各 个 实 践 领 域。 一 些 学 者 将 并 行 遗 传 算 法 应 用 于 水 资 源 领 域： 武 新 宇［6］ 将基于双向环迁移拓扑的并行遗传算法应用于新安江模型参数率定 ； Tang 等［7］用 主 从 式 和 粗 粒 度 式 两 种 并 行 模 型改进 e-NSGAII 多目标遗传算法，将其用 于 水 资 源 领 域 的 三 个 问 题 并 讨 论 了 两 种 并 行 模 型 在 三 个 问 题 中 的 效 果； 陈立华［8］将基于单向环迁移拓扑交流局部最优解策略和 基 于 解 的 多 样 性 自 适 应 地 调 节 信 息 交 流 周 期 策 略 的 并行遗传算法应用于雅砻江梯级水库群优化调度。
Abstract： Real-time optimal operation of giant reservoirs is characterized by large-scale，high-dimensional and nonlinear problems． Large，dynamic and complex search space makes it almost impossible to solve such problems with a simple genetic algorithm． In addition to the advantage of simple genetic algorithm，parallel genetic algorithm can make full use of the computing power of parallel computers in improving solution quality and increasing solution speed，showing a promising prospect in resolving these difficult problems． This paper applies a coarse-grained genetic algorithm based on bi-directional ring topology to optimal operation of the Three Gorgest-Gezhouba cascade reservoirs． Results show that this algorithm can effectively improve the solution quality and increase the solution speed． In terms of convergence performance， it ensures the personality of each population through population isolation and allows populations to evolve constantly throughout the calculations，thus avoiding assimilation of the populations． In terms of parallel computing efficiency，the speedup of CGGA is much greater than the linear one，indicating its full use of calculation processes with less resources waste． Key words： parallel genetic algorithm； reservoir operation； coarse-grained genetic algorithm； the Three Gorges project and Gezhouba project cascade reservoirs
（ 4）
4） 出力约束
N Li，t "N i，t "N Ui，t
（ 5）
5） 边界条件
Z = Z i，0
i，start
Z i，0 = Z i，end
（ 6）
式中： Vi，t － 1 、V 分 i，t 别为第 i 水库在第 t 时 段 初、末 的 蓄 水 量； QINi，t 为 第 i 水 库 在 第 t 时 段 入 库 流 量； QOUTi，t 为 在 第 i