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1、本文首先針對(duì)粒子群算法易早熟和陷入局部最優(yōu)的缺陷,通過(guò)引入混沌搜索機(jī)制來(lái)增加種群的多樣性和動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重因子,對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了混沌粒子群算法;其次,以金沙江流域上梯級(jí)分布的12個(gè)電站運(yùn)行為背景,在詳細(xì)分析水文、水力、工程、電網(wǎng)等資料的基礎(chǔ)上,建立了金沙江梯級(jí)聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型,并采用混沌粒子群算法進(jìn)行求解;再者,為了驗(yàn)證混沌粒子群算法的有效性,利用逐步優(yōu)化法進(jìn)行了對(duì)比計(jì)算,結(jié)果表明:混沌粒子群算法優(yōu)于逐步優(yōu)化法,可以獲得全
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