改進粒子群算法在水庫優(yōu)化調度中的應用

丁根宏　曹文秀

摘要：水庫防洪優(yōu)化調度模型一般屬于高維多峰極值問題，通常采用智能優(yōu)化算法加以求解。粒子群算法由于其簡單易行被廣泛應用于水庫優(yōu)化調度中，但是該算法存在局部搜索能力不足、早熟收斂、全局收斂性差等問題。針對這些問題，通過引入Logistic方程和變異算子來提高種群的多樣性，采用收斂因子來提高算法的收斂速度，并將改進的粒子群算法應用到東圳水庫與木蘭溪流域的防洪優(yōu)化調度中，求得關鍵處河道的最高水位為6.35 m，最大流量為959.2 m3/s。這一結果與現(xiàn)行規(guī)則下的運行結果（最高水位6.93 m，最大流量1 139.5 m3/s）和常規(guī)粒子群算法計算結果（最高水位6.51 m，最大流量1 066.3 m3/s）相比，有了很大的改善。

關鍵詞：防洪調度；智能優(yōu)化；粒子群算法；混沌思想；變異策略；收斂因子

中圖分類號：TV697 文獻標識碼：A 文章編號：1672-1683（2014）01-0118-04

我國是世界上洪澇災害發(fā)生頻率最高、受災最重的少數國家之一^[1]，水庫防洪問題已成為學術界普遍關注的問題^[2-3]。目前在水庫調度過程中，除了采用具有固定調度規(guī)則的常規(guī)調度外，普遍采用最優(yōu)化方法和現(xiàn)代計算技術來求解以水庫為中心的滿足一定約束條件的數學模型，實現(xiàn)水庫的優(yōu)化調度^[4-6]。相較于遺傳算法和蟻群算法，粒子群算法的簡單易實現(xiàn)、收斂速度快等特點更適合于水庫優(yōu)化調度模型的求解^[7-8]。本文在前人研究的基礎之上，對粒子群算法及其在水庫防洪中的應用作了進一步的探索和研究，旨在為解決水庫優(yōu)化調度問題提供一些新理論和新方法及相應的實證分析。

1 粒子群算法的改進

粒子群算法（PSO）是一種進化計算技術（evolutionary computation），最早是在1995年由美國社會心理學家James Kennedy博士和電氣工程師Russell Ebethart博士受人工生命和演化計算理論的研究結果的啟發(fā)提出的^[9-10]。PSO模擬鳥群隨機搜索食物的行為，將鳥群的搜索區(qū)域對應于設計[HJ]變量的變化范圍，食物對應于適應度函數的最優(yōu)解^[11-12]。本文主要從提高種群的多樣性和提高收斂速度兩個方面對粒子群算法進行改進。

3結語

本文提出的改進粒子群算法運用到東圳水庫及木蘭溪流域防洪優(yōu)化調度中，得到的水庫下泄過程使A10處最高水位為6.35 m，最大流量為959.2 m3/s，該結果明顯優(yōu)于采用現(xiàn)行水庫調度方案所得到的A10處最高水位6.93 m以及最大流量1 139.5 m3/s，也優(yōu)于采用常規(guī)粒子群算法調度方案所得到的A10處最高水位6.51 m以及最大流量1 066.3 m3/s，表明改進粒子群算法在水庫防洪調度中有很好的應用，充分顯示了改進粒子群算法的優(yōu)良性能。

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