太原理工大学水利科学与工程学院
Published:2023
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董领, 祝雪萍, 王洪冲, et al. 基于改进NSGA-Ⅱ算法的汾河水库优化调度研究[J]. 2023, (7): 84-88.
DOI:
董领, 祝雪萍, 王洪冲, et al. 基于改进NSGA-Ⅱ算法的汾河水库优化调度研究[J]. 2023, (7): 84-88. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20221623.
为进一步提高NSGA-Ⅱ算法搜索效率,引进全局搜索能力更强、收敛速度更快的算术交叉算子改进原始算法中采用的模拟二进制交叉算子(SBX)。据此提出一种改进NSGA-Ⅱ算法,同时采用Generational Distance(G
D
)指标评价多目标Pareto解集的收敛状态,并将该方法应用于汾河水库供水及生态协同优化调度研究中以验证其有效性。对比不同算法运行产生的Pareto解集及水库运行各项指标表明,与传统算法相比,算法改进后达到收敛状态的迭代次数降低了100代且收敛时间缩短7.76%;较不优化条件下的各部门缺水率均有所降低,其中农业缺水率效果最为显著,降低13.20%~14.52%
总供水量增加0.268×10
8
~0.303×10
m
3
。验证了改进算法及优化调度的有效性,为水库多目标优化调度提供了一种新思路。
基于协同进化粒子群算法的水库优化调度与应用[J]. 刘英华;王敬;王镜淋;张涛;齐爱年.中国农村水利水电,2022(07)
基于改进NSGA-Ⅱ的列车运行多目标优化方法[J]. 田旭杨;陈泽君.计算机应用,2021(S1)
参考点自适应调整下评价指标驱动的高维多目标进化算法[J]. 何江红;李军华;周日贵.自动化学报,2022(06)
面向梯级水库多目标优化调度的进化算法研究[J]. 纪昌明;马皓宇;彭杨.水利学报,2020(12)
基于改进烟花算法的汾河水库优化调度模型研究[J]. 吴梦烟;杨侃;吴云;汤梓杰.水电能源科学,2020(05)
基于改进NSGA-Ⅱ算法的乙烯裂解炉操作优化[J]. 耿志强;毕帅;王尊;朱群雄;韩永明.化工学报,2020(03)
改进的NSGA-Ⅱ算法及其在星座优化设计中的应用[J]. 肖宝秋;刘洋;戴光明.计算机工程与应用,2012(10)
Sierpinski carpet fractal-based planar array optimization based on differential evolution algorithm[J]. Anirban Karmakar;Rowdra Ghatak;R.K. Mishra;D.R. Poddar.Journal of Electromagnetic Waves and Applications,2015
Instream Flow Regimens for Fish, Wildlife, Recreation and Related Environmental Resources[J]. Tennant Donald Leroy.Fisheries,1976(4)
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