基于改进多目标粒子群算法的水库防洪调度_邢小红
水库联合调度优化算法研究
水库联合调度优化算法研究在现代水资源管理中，水库调度优化算法对于保障水资源的合理利用和保护有着至关重要的作用。
随着科技水平不断提升，各种优化算法层出不穷，但是如何在实际生产中运用科技，发挥其最大潜力，仍然是一个难题。
近年来，水库联合调度优化算法得到了越来越多人的关注。
水库联合调度是指多个水库之间通过某种方式协调调度，达到更加合理的水资源利用目的的过程。
在此过程中，如果运用优化算法，可以更加科学的进行调度，充分利用水资源，同时实现供水、防洪等多种目标。
那么，什么是水库联合调度优化算法？其作用又有哪些？水库联合调度优化算法是指以数学和计算机理论为基础，通过对多个水库之间的节水量、供水量、蓄水量等进行优化计算，并且尽可能达到各种调度目标的过程。
相较于传统规则调度方案，水库联合调度优化算法在实际调度中可发挥以下优点：1. 提高资源利用率。
水库联合调度优化算法可以在最小限度内消耗最少的水资源，提高水资源利用率。
2. 提高供水合理性。
联合调度算法在寻求合理供水方案时，会考虑多个水库的存储水量、季节变化、水源引来等因素，确保各地供水质量稳定。
3. 提高灌溉效益。
对于耕地灌溉，水库联合调度的灌溉方案可以基于不同土壤类型、作物类型、地形地貌、降雨情况、温度湿度等条件制定，提高了灌溉效益。
4. 提高防洪能力。
在面对洪灾时，联合调度算法可以及时实现水库泄洪，减轻洪灾危害。
同时泄洪的方案也是移植于历史水文数据的，保证了缺乏数据时的可行性。
在当今形势下，随着水资源枯竭、气候变化等问题，水库联合调度优化算法不仅有着广泛的应用前景，也面临着一些挑战。
首先是算法的可靠性问题。
调度算法是由复杂的数学模型而来，算法的繁琐和复杂导致了许多算法出乎人们的意料。
因此，在设计算法的时候，必须严格检验过程和数据，以保证算法的可靠性。
其次是算法的灵活性问题。
如何根据不同的地理环境，制定不同的联合调度方案，达到针对性调度，加大灵活性，是这类算法亟待解决的问题。
动态规划-粒子群算法在水库优化调度中的应用
ｓｌｅｔｉ ｐｏｌｍ ａＤ ｎｍ ｃＰｏｒｍ ｎ —ａｔ ｌ Ｓ ａｍ Ｏ ｔ ｉ ｔｎ （ ＰＰ Ｏ） ａ ｏｉ ｍ ｗ ｓｕｅ ｏ ｓｌｎ ．Ｔ ｉ ｏ ｓ ｒｂｅ ， ｙａ ｉ ｒｇ ｍｉｇＰｒｃ ｗ ｒ ｐｉ ｚ ｉ ｖ ｈ ａ ｉｅ ｍ ａｏ Ｄ —Ｓ ｌ ｒｈ ａ ｓｄ ｔ ｏ ｉｇ ｈｓ ｇ ｔ ｖ
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ｄ ｎ ｍ ｉ ｒ ｇ ａ ｍ ｉ ｎｄ ｐａ ｔｃ ｅ ｓ ｒ ｐ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ｙ ａ ｃｐ ｏ ｒ ｍ ｎｇ ａ ｒ ｉ ｌ ｗａ ｍ ｏ ｔｍ ｚ ｔｏ
Ｌ ｕ － ｉ ＤＵ ｉ ＩＳｈ ｎ ｘ ｎ， Ｈｕ （ ｏｅｅｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｗｕａ ｎｖｒｔ ｏ ｉ ｃ ａ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｗｕａ ｕｅ ４０ ８ ，Ｃ ｉ ） Ｃ ｌｇ Ｃ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｄＴｃｎｌ ｙ ｌ ｆ ｒ ｅ ａ ｏ ｈ ｎＵ ｉ ｓｙｆ Ｓ ｅ ｅ ｎ Ｔｃｎｌ ｙ ｅ ｉ ｃ ｎ ｄ ｏ ｈｎＨ ｂｉ ３０ １ ｈｎ ａ
ｍｕ ｔ ｔ ｇ ｅ ｉｉ ｎ ｍａ ｉ ｇ ｓ ｂ ｐ ｏ ｌｍｓ ｈ ｏｕ ｉｎ ｏ ａ ｈ ｓ ｂ ｐ ｏ ｌｍ ｓｇ ｔｂ ａ ｉｌ ｗ ｒ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ａｇ ｒｔｍ． ｌ ｓａ ｅ ｄ ｃｓｏ — ｋ ｎ ｕ — ｒ ｂｅ ；ｔ ｅ ｓｌ ｔ ｆｅ ｃ ｕ — ｒｂ ｅ ｗａ ｏ ｙ ｐ ｒ ｃｅ ｓ ａ ｏ ｔ ａ ｉ ｌ ｏ ｈ ｉ ｏ ｔ ｍ ｍｉ ｏ ｉ Ｔ ｅ ｎ ｍｅ ｃ ｌ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ｔ ｒ ｉ ｎ ｃ ｌｕ ａｉ ｎ ｈ ｅｉｂ ｌ ｙ ｏ ｈ Ｐ— Ｓ ｓｓ ｐ ｒ ｒｔ ｈ ｅ ｅａ Ｐ ｈ ｕ ｒ ａ ｐ ｒ ｎ ｓ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｍｏ ｅ ｔ ｉ ｅ ｉ ｗｉ ｍｅ ｉ ａｃ ｌ ｔ ，ｔ ｅ ｒｌ ｉ ｔ ｆ ｅ Ｄ Ｐ Ｏ ｉ ｕ ｅ ｏ ｔ ｅ ｇ ｎ ｒ ｌＤ ｏ ａ ｉ ｔ ｉ ｏ
基于改进遗传算法的水库群优化调度研究
中图分类 号 ： ＴＶ２ ｌ １ ｌ ＿ ４ 文献标 识码 ： Ａ ・
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈ ｔｍ ａ ｅ ａ ｉ ｎ ｏ ｓ ｒ ｏ ｒ ｙ ｔ ｍ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ Ｏｐ ｉ ｌＯｐ ｒ ｔｏ ｆＲｅ ｅ ｖ ｉｓＳ ｓ ｅ Ｂａ ｅ ｎ Ａｄ ｐ ｉ ｅ Ｇｅ ｅ ｉ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ａ ｔｖ ｎ ｔｃ Ａｌｏ ｉｈ Ｗ ＡＮＧ Ｓ ａ — ｏ，ＸＩ ｉｎ ｃ ｎ ，Ｗ Ｕ ｈ ｎ ｈ ｏｂ Ｅ Ｊａ —ａ ｇ Ｓ ｅｇ
（ ａ ｕｔ ｆＷ ａｅ ｓ ｕｃ ｓａ ｄＨ ｙ ｒｕｉ ｏ ｒＸｉａ ｉｅｓｔ ｆ ｃ ｎ ｌｇ ， ’ ｎ７ ０ ４ ， ｉａ Ｆ ｃ ｌ ｏ ｔｒＲｅ ｏ ｒｅ ｎ ｄ ａ ｌ Ｐ ｗｅ ， ’ｎ Ｕｎｖ ｒ ｉ ｏ ｙ ｃ ｙ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｘｉａ １ ０ ８ Ｃｈｎ ）
基于改进遗传算法 的水库群优化 调度 研究
王 少波 ， 解建仓 ，武 晟
（ 西安理工大学 水利水电学院 ， 陕西 西安 ７ ０ ４ ） １ ０ ８
摘 要 ： 出一种 基 于 自适 应遗 传算 法的水 库群优 化调 度 问题 的求解 方 法 ， 提 并对 其 性 能进 行 了分析 。
结果表明， 该方法可以随个体适应度的大小及群体的分散程度 自动调数带来的若干问题 ， 能够在保持群体多样性的 同时， 加快 收敛速度 ， 高遗 传 算法 的全局 寻优 能力 ， 高精 度水 库群 优化调 度提 供 了一 个新 的途径 。 提 为
遗 传算法 是借 鉴达 尔文 的优 胜劣 汰机 制而 提出 的一种 全新 的优化 计 算 方 法 ， 各 类 工 程优 化 中得 在
到 广泛 应用Ⅲ 。 目前 ， 传 算 法 在 水库 优 化 调 度 领 遗
基于改进PSO算法的跨流域水库群联合调度图优化
基于改进PSO算法的跨流域水库群联合调度图优化彭安帮;彭勇;许钦;刘宏伟;周惠成【摘要】Aiming at the inter-basin multi-reservoir optimal operation with high-dimensional nonlinearity and dynamic characteristics,a modified particle swarm optimization (MPSO)algorithm is proposed for deriving the water supply-transfer operating rule curves.Several strategies,such as crossover and mutation,simulated annealing and reflective boundary,are introduced in the basic PSO algorithm.These strategies can keep the diversity of population,improve the convergence speed and enhance the global searching ability,so that it can avoid the prematurity and slow convergence in later evolution.Numerical tests results manifest the effectiveness of the proposed algorithm for solving high-dimensional complex optimization problems.A case study indicates that the benefit of water transfer and supply has been improved considerably by the proposed algorithm. The proposed algorithm can be an effective method for optimizing the joint operation of such complex multi-reservoir system.%针对跨流域水库群优化调度具有高维非线性和动态性的特点，提出一种改进粒子群优化算法用于跨流域水库群引(调)水与供水联合调度图的求解。
混沌变异粒子群算法在水库供水调度规则制定中的应用
混沌变异粒子群算法在水库供水调度规则制定中的应用韩靓靓【摘要】本文针对基于调度图规则的水库供水调度问题，建立了以水库供水保证率高且缺水量少为目标的优化调度模型。
同时应用混沌变异减缓粒子群算法收敛速度，当算法进化停滞步数大于停滞步数阀值时，随机选取其中20％的粒子进行混沌变异操作，将原本聚集的粒子群“驱散开来”，达到增加种群多样性、避免算法早熟收敛的目的，并将该算法引入到调度图的获取中。
并以白石水库为例，得到了满足各项用水保证率的水库调度图，验证了该方法的可行性。
%In thepaper,optimization dispatching model with high reservoir water supply guarantee rate and less water deficiency variation as targets is established aiming at reservoir water supply dispatching problems based on dispatching chart rules.Meanwhile,the convergence rate of particle swarm optimization algorithm is slowed down by applying chaotic variation.When algorithm evolutionary stagnation steps are greater than stagnation step threshold,20% particles thereof are randomly selected for chaotic variation operati on.The originally gathered particle swarms are ‘dispersed’to reach the purposes of increasing population diversity and avoiding premature convergence.The algorithm is introduced into the dispatching chart acquisition.Baishi Reservoir is adopted as an example for obtaining the reservoir dispatching chart meeting all water consumption guarantee rates.The feasibility of the method is verified.【期刊名称】《中国水能及电气化》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】5页(P49-53)【关键词】水库;调度规则;粒子群算法;混沌变异【作者】韩靓靓【作者单位】辽宁省水利水电勘测设计研究院，辽宁沈阳 110006【正文语种】中文【中图分类】TV697.1水库是水资源系统重要的组成部分，其调度运行与管理的合理性和科学性，决定着水库能否发挥其最大的效益。
基于鲶鱼效应多目标粒子群算法的水库水沙联合优化调度
基于鲶鱼效应多目标粒子群算法的水库水沙联合优化调度
刘方;纪昌明;向腾飞;周茜
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2012(0)11
【摘 要】针对水库水沙联合优化调度多目标、高维、非线性和难以求解的特点,将
鲶鱼效应机制引入多目标粒子群算法中提出基于鲶鱼效应的多目标粒子群算法,该
算法在利用收敛速度较快的Sigma方法的基础上,通过触发鲶鱼启发器引入外部鲶
鱼粒子,利用鲶鱼粒子对种群的驱赶效应增加种群多样性,从而提高算法的收敛性和
非劣解集的多样性;数值分析证明,与MOPSO和σ-MOPSO相比,该算法的效率和
质量更高,同时三峡水库实际算例也表明,该算法能给出代表整个可行调度空间、收
敛较好、分布均匀的Pareto最优前沿,具有较好的适应性。
【总页数】5页(P4-8)
【关键词】水沙联合调度;多目标粒子群算法;鲶鱼效应;Sigma方法
【作 者】刘方;纪昌明;向腾飞;周茜
【作者单位】华北电力大学可再生能源学院
【正文语种】中 文
【中图分类】TV12
【相关文献】
1.基于改进鲶鱼效应粒子群算法的电站优化调度 [J], 丁相毅;张博
2.黄河上游梯级水库多目标水沙联合模拟优化调度模型 [J], 白夏;戚晓明;汪艳芳
3.梯级水库水沙联合优化调度多目标决策模型及应用 [J], 彭杨;纪昌明;刘方
4.基于鲶鱼效应粒子群算法的梯级水库群优化调度 [J], 纪昌明;刘方;喻杉;张验科;
赵璧奎
5.多目标优化调度数学模型的水库水沙联合调度研究 [J], 胡静文
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求解装备保障任务调度问题的改进粒子群算法
在研究 鸟类觅食 行为 基础上 提 出的 ，多年 来学 者们 的研究
装备保障任务调度 问题 可描述 如下 ：Ｎ 项装 备保 障任
收 稿 日期 ：２ １－８０ ；修 订 日期 ：２ １－０１ ０ １０ —８ ０ １１ —０
作者简介 ：张立民 （ ９ ６ ） １ ６ 一 ，男 ，辽 宁开 原人 ，博 士，教 授 ，研究方 向为视 景仿真 、电子线 路 Ｃ Ｄ Ａ ；彭乐 （ ９ ７ ） １ ８ 一 ，男 ，湖南长 沙人 ， 硕士研究生 ，研究方向为群智 能算法 ；刘敬 虎 （ ９８ ） １７ 一 ，男 ，安徽濉 溪人 ，本 科 ，研究 方 向为数据链 ；张 晓军 （ ９ ９ ） １７ 一 ，男 ，山东 济宁
０ 引 言
现代信 息化战争 环境下 对装 备保 障任务 进行 有序 、高 效 的调度 ，是保 障 战争胜 利 的关 键 因素之 一 。装备 保 障任
务 调 度 问 题 （ｑ ｉｍｅ ｔｓ ｐ ｏｔｍｉ ｉ ｃｅ ｕｉｇ ｐｏ － ｅ ｕｐ ｎ ｕ ｐ ｒ ｓ ｏ ｓｈｄ ｌ ｒｂ ｓｎ ｎ
中 图 法 分 类 号 ：ＴＰ ０ ． 文 献 标 识 号 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ —０ ４ （ ０ ２ ８３ ０ —５ ３１６ ０ ０７２ ２ １ ）０ —ｔ ｍ ｓ ｆ ｒｅ ｕ ｐ ｍｐ ｏ ｅ Ｏ ｌ ｏ ｉｈ ｏ ｑ ｉ ｍｅ ｔｓ ｐ ｏ ｔｍ ｉｓｏ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ｐ ｏ ｌｍ ｎ ｕ ｐ ｒ ｓ ｉｎ ｓ ｈ ｄ ｌ ｒ ｂ ｅ ｎ
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（ ． Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆＥｌｃｒ ｎｃａ ｄ Ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｇ ｎ ｅ ｉｇ，Ｎａ ａ ｅｏ ａ ｔ ａ ｇ ｎ ｅ ｉｇ Ｉ ｓｉｕ ｅ １ ｐ ｒｍｅ ｔｏ ｅ ｔｏ ｉ ｎ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ｖ ｌ ｒ ｎ ｕ ｉ ｌＥｎ ｉｅ ｒｎ ｎ ｔｔ ｔ ， Ａ ｃ Ｙａ ｔ ｉ ６ ０ １ ｎ ａ ４ ０ ，Ｃｈ ｎ ；２ １ ７ ｔ ｎｔ４ ｔ ａ ｏ ２ ｉ ａ ． ５ ６ ｈ Ｕ ｉ ６ ｈ Ｔｅ ｍ ｆＰＬＡ ，Ｎ ｉｇ ｏ ３ ５ ２ ，Ｃｈｎ ） ｎ ｂ １ ０ １ ｉａ
（改进熵）基于熵权的水库防洪调度多目标决策方法及应用
于此, 以下对熵权的计算式( 9) 进行改进, 将其定义如下:
m
# H k + 1 - 2H i
w)ei =
k= 1
m
m
( 11)
# ( # H k + 1- 2H l )
l= 1 k= 1 m
# 满足 w)ei = 1, 0 ∃ w)ei ∃ 1; i = 1, 2, ∀, m。 i= 1 以下证明式( 11) 的合理性。对式( 11) 而言, 若已知一系列指标熵值 Hi ( i = 1, 2, ∀, m ) , 其对应的
( 3) 根据熵的定义, 确定评价指标 i 的熵值
n
# H i = -
ln1n [
f ij lnf ij ]
j= 1
( 7)
fij =
bij
n
( 8)
# bit
t= 1
其中: 0 ∃ H i ∃ 1, 为使 lnf ij 有意义, 假定 f ij = 0 时, f ij lnf ij = 0; i = 1, 2, ∀, m; j = 1, 2, ∀, n。
( 0 999, 0 998, 0 997) 、( 0 9999, 0 9998, 0 9997) 时, 由改进前的熵权计算式( 9) 求得相应的熵权向量均为
( 0 1667, 0 3333, 0 5000) 。分析表 1 中根据式( 9) 计算的改进前熵权值, 其结果至少有两点不足: 其一,
第 1 组熵值向量与第 2、3 组熵值有一定区别, 但它们都对应相同的熵权向量; 其二, 第 2、3 组内各指标
中图分类号: TV697
文献标识码 : A
水库防洪调度属多目标、多属性、多层次、多阶段的复杂决策过程, 与自然、社会、经济、生态、环境等 方面密切相关; 同时又是不可重复的实时校正过程, 可见调度决策方案正确与否意义重大。 98 大洪 水!以来, 政府加大了防洪非工程措施建设的力度, 防洪调度决策支持系统得以迅速发展及广泛应用[1] , 为各水库洪水调度多方案的生成提供了便利条件, 从而如何优选调度方案成为研究问题的核心。
多目标水利工程调度方法研究
多目标水利工程调度方法研究标题: 多目标水利工程调度方法研究引言:水利工程调度是指在一定时间范围内，对水资源进行合理的分配和利用，以满足社会、经济和生态环境的需求。
传统的水利工程调度方法往往只考虑单一目标，如最大化灌溉效益或最大化发电收益。
然而，随着社会和经济的发展，多个目标同时需要被优化，因此研究多目标水利工程调度方法显得尤为重要。
本文将介绍一些常见的多目标水利工程调度方法，并讨论其优劣及应用前景。
方法一: 多目标优化算法多目标优化算法是一种常用的多目标水利工程调度方法。
该方法通过将多个目标转化为数学模型，并采用优化算法进行求解。
其中，常见的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
这些算法能够搜索到一组在多个目标下都相对优化的解，从而为决策者提供多种选择。
然而，由于这些算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间，并且容易陷入局部最优解。
方法二: 适应性权衡方法适应性权衡方法是另一种常见的多目标水利工程调度方法。
该方法通过将多个目标进行加权得到单目标函数，并采用传统的单目标优化算法进行求解。
在此过程中，决策者需要根据实际情况对不同目标进行适当的权衡。
与多目标优化算法相比，适应性权衡方法计算简单快速，且易于理解和应用。
然而，由于不同目标之间的关联性未能完全考虑，其结果往往难以满足多目标的复杂需求。
方法三: 协同优化方法协同优化方法是一种新兴的多目标水利工程调度方法。
该方法通过考虑多目标之间的关联性，寻求统一的解决方案。
在协同优化方法中，各目标之间的关联性被视为一种约束条件，通过引入约束处理技术，可以实现优化解的全局最优性。
目前，协同优化方法在多目标水利工程调度中的应用仍处于起步阶段，但其具有较强的理论基础和良好的应用前景。
结论:多目标水利工程调度是一个复杂而重要的问题，需要综合考虑多个目标和约束条件。
本文介绍了三种常见的多目标水利工程调度方法，分别是多目标优化算法、适应性权衡方法和协同优化方法。
基于Spark的水库群多目标调度粒子群并行化算法
基于Spark的水库群多目标调度粒子群并行化算法
马川惠;李瑛;黄强;李凤
【期刊名称】《西安理工大学学报》
【年(卷),期】2018(34)3
【摘要】随着社会经济的发展,在江河修建的水库数量和规模越来越大,水库群优化调度所需资料量庞大、数据关系复杂,应用常规技术进行优化调度存在一定的缺陷,如计算速度慢、存在“维数灾”等.基于此,本文的研究旨在弥补智能算法的缺陷,提高求解模型的速度.本文以黑河流域为例,应用基于Spark框架的水库群多目标调度粒子群并行化算法,并使用Scala语言开发了水库群多目标优化调度软件系统,大大提升了计算效率.研究对水库群多目标优化调度的并行编程发展与应用也有很好的现实意义与应用价值.
【总页数】5页(P309-313)
【作者】马川惠;李瑛;黄强;李凤
【作者单位】西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,陕西西安710048;西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,陕西西安710048;西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,陕西西安710048;西安理工大学计算机科学与工程学院,陕西西安 710048
【正文语种】中文
【中图分类】TV697.11
【相关文献】
1.基于育种粒子群算法的水库群防洪优化调度模型研究 [J], 吴月秋;李玉华
2.基于育种粒子群算法的水库群防洪优化调度模型研究 [J], 吴月秋;李玉华
3.基于鲶鱼效应粒子群算法的梯级水库群优化调度 [J], 纪昌明;刘方;喻杉;张验科;赵璧奎
4.基于多目标遗传算法的巨型水库群发电优化调度 [J], 魏加华;张远东
5.基于仿水循环算法的梯级水库群多目标优化调度研究 [J], 吴智丁
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