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針對傳統(tǒng)優(yōu)化算法在求解高維、復(fù)雜梯級水電站發(fā)電調(diào)度時易出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)”,或陷入局部最優(yōu)解的缺陷,本文提出了免疫蛙跳算法(ISFLA)。該算法將克隆選擇算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中,對混合之后的蛙群構(gòu)造子群體執(zhí)行免疫克隆選擇操作,同時使用改進的最差解更新方式提高其局部搜索能力。應(yīng)用實踐表明,通過將ISFLA與標(biāo)準(zhǔn)混洗蛙跳算法、粒子群算法以及逐步優(yōu)化方法對比,ISFLA在求解梯級水電站發(fā)電優(yōu)化問題時具有明顯的優(yōu)越性。