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1.
Streeter-Phelps模型参数估计的遗传算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
提出Streeter-Phelps模型参数估计的新方法--遗传算法(Genetic Algorithm),它不同于常规参数估计方法,其优点在于,从多个初始点开始寻优,并采用交迭和变异运算避免过早地收敛到局部最优解,可获得全局最优解,且不受初始值影响.该方法不必求导计算,编程简单快捷.给出了实例计算及与其他方法相比较的结果.  相似文献   
2.
免疫起源于抗感染的研究,是一种机体识别和排斥抗原性异物的生理功能。现代仿生技术将免疫应用到解决非线性优化问题中,形成了独特的人工免疫系统(AIS),AIS用抗体代表问题的可行解,用抗原代表问题的约束条件和目标函数,采用期望繁殖率来定义父体选择的概率进行随机搜索全局最优解。将AIS应用到梯级水库群短期(日)优化调度的研究中,经过对某梯级水库群的仿真计算,认为其结果是合理和可实际应用的。  相似文献   
3.
蚁群算法在水库优化调度中的应用   总被引:32,自引:5,他引:32       下载免费PDF全文
提出了一种新的随机启发式搜索算法——蚁群算法。算法利用蚂蚁群体相互协作机制寻找水库优化问题的最优解。算法中引入状态转移规则、信息素更新规则和领域搜索以获取最优解,所有蚂蚁个体完成单次寻优后,按照信息素更新规则更新信息素。该过程不断迭代,直到满足迭代终止条件。文中实例计算表明,相对于动态规划,该算法计算速度快、收敛性好,提高了计算效率,较好的解决了传统的动态规划方法求解水库(群)优化调度问题存在"维数灾"问题。  相似文献   
4.
遗传算法在水电站优化调度中的应用   总被引:8,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
马光文  王黎 《水科学进展》1997,8(3):275-280
将遗传算法用于求解水电站优化调度问题。与经典优化算法不同的特点在于,遗传算法是从多个初始点开始寻优,沿多路径搜索实现全局或准全局最优。计算过程中不需要存储状态或决策变量离散点,大大减少了计算机内存,不必求导运算,编程简单,是一种有效的自适应随机搜索算法。  相似文献   
5.
考虑到梯级水电站水库联合优化调度模型的高非线性、强约束特点,提出了分形分割与混沌嵌套搜索算法的求解方法。该算法利用嵌套结构把确定性搜索和随机搜索有机结合起来,按照自身的运动规律,直接在优化区间内通过逐步的插值映射来对被优化问题进行优化搜索。通过在南桠河梯级水电站联合优化运行中的成功应用,显示该算法具有参数配置简单、普适性强、稳定性高、全局优化和易于编程等特点,并取得了与POA算法一致的收敛精度且计算速度有优势,从而为求解诸如水库优化调度等具有复杂约束条件的非线性优化问题提供了新的探索。  相似文献   
6.
分时电价下多用途水库的运用方式研究   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
提出了考虑丰枯、峰谷分时电价因子的多用途水库水电站优化调度模型,并应用遗传算法求解.通过四川省紫坪铺水库的运用研究表明,是否考虑分时电价对水库的运用方式会产生较大影响.分时电价调度模型可使电站可靠出力提高,能够达到水资源合理利用,有利于调节水电站开发,并能较好地协调发电与供水矛盾,具有推广应用价值.  相似文献   
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