基于改进蚂蚁算法的梯级水电站短期优化调度

将改进型蚂蚁算法用于梯级水电站短期优化调度问题，并通过引入遗传算法的交叉和变异思想以及自适应搜索半径方法提高了蚂蚁算法的搜索能力．以最小耗水率模型为例，给出了梯级水电站短期优化调度问题改进型蚂蚁算法的数学描述和求解的算法步骤，并通过龙羊峡．李家峡梯级水电站实例验证了改进型蚂蚁算法的优越性．结果表明，与遗传算法相比，改进型蚂蚁算法获得了更优的调度方案．优化结果在取得更低耗水率的同时，减少了机组的启停次数，并且使所有机组连续高效运行，从而降低了机组的维护费用，并增加了梯级的经济效益．     

基于改进粒子群算法的梯级水风光短期调峰优化调度

针对大规模风电、光电直接并入电网对系统调峰带来的负面影响,同时伴随高弃风、高弃光率的问题,提出通过利用水电输出通道将湖北一梯级水电站与附近风电场、光电场并入电网联合调峰的解决办法。首先分析了梯级水电站、风电和光电联合调度的必要性和可行性,提出了梯级水-风-光联合调峰策略,构建了以系统余留负荷均方差最小为目标函数的短期调度模型,最后利用收缩因子和改进粒子群算法求解。通过算例仿真,风光与梯级水电站共同参与系统调峰,调峰效果更好,改进粒子群算法(particle swarm optimization, algorithm, PSO)算法有更好的寻优精度和收敛速度。给未来实施梯级水电站与周围风、光电场联合调峰策略提供了参照。     

三峡梯级短期优化调度大系统分解协调法的应用

针对梯级间流量传播对梯级水电站短期优化调度影响的问题,采用实测资料率定梯级间流量传播系数,构建了计算梯级间下游水电站入库流量的变系数线性回归方程,建立了"以水定电"模式下考虑流量传播影响的梯级水电站群短期优化调度系统分解协调模型.三峡梯级应用实例表明,当上游水库出库流量较小时,流量传播对梯级短期优化调度结果影响较大,且分解协调算法较轮库迭代法可有效减少解算时间,提高模型运算效率.     

分时电价下梯级水电站间短期优化调度仿真

将蚁群优化算法用于求解分时电价下梯级水电站间短期优化调度模型,考虑市场竞争下的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素,建立了利益最大化为优化准则的短期优化调度模型.给出了蚁群算法求解梯级短期优化调度模型的数学描述及算法的求解步骤.最后以某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了相应的优化调度模型,运用蚁群算法进行了计算仿真,并与传统的动态规划法进行对比.仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性.     

一种梯级水电站经济日调度的分解协调法及其多目标模型

本文将大系统分解协调理论应用于一类梯级水电站经济日调度,提出了一种经济日调度的分解协调方法。建立了新的多目标数学模型。最优目标是使总贮能为最大而梯级水电站子系统间电网的线损最小。 本文用微机对实际的某梯级水电站系统参数进行了计算,其结果表明文中所述方法有效且简单,计算结果满意。     

水库群调度网络分析法

网络分析是一种计算速度较快所需贮存较少的优化技术.水库群最优调度可用网络模型中最小费用流模拟.然后用增广回路法或逆境法求解.对于水库较多的水利系统,该法优点更为明显.本文系统地介绍了水库群最优调度的网络模型,並对于应用网络法解库群调度提出了一些改进办法,其中还附有求解红水河梯级水库最优调度的算例.     

移动Ad Hoc网络QoS路由的闭环DNA计算模型

提出针对移动Ad Hoc网络QoS路由问题的闭环DNA计算模型.对每条路径进行弧、费用、探针的3组编码,再采用有目的的终止技术合成所有从起点到终点的弧首尾相连路径,然后通过接入实验和电泳实验得到费用最小路径,并通过检测实验输出所有费用最小路径,同时给出了算法的生化实现过程.实验结果表明:在不增加算法复杂度情况下获得了QoS路由问题的最优解.     

梯级水电站群补偿调节的大系统分解协调算法

本文提出了梯级水电站群补偿调节的大系统分解协调算法,并以汉江上游石泉安康梯级水电站为例,给出了计算结果。     

梯级水电站群最优运行的递阶控制算法

针对位于同一电网的梯极水电站群联合运行的情况,着重研究了在枯水季节最优调度的计算模式,提出了大系统递阶控制的优化算法。该算法也同样适用于规划中的梯级水电站。实例计算表明该算法是可行的,且解析性强。     

大系统最优化分解法在梯级水电站最优开机组合中的应用

本文讨论了梯级水电站最优开机组合的数学模型,用线性最小二乘法拟合了水头—库容曲线,并用大系统最优化分解法求解了梯级水电站最优开机组合问题,在微型计算机上对实际电力系统的开机组合问题进行了计算。该方法用于梯级电站经济日调度问题取得了一定的效益,文章对于大系统最优化分解法在梯级水电站经济调度中的应用作了有益的探讨。     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

网络规划法在梯级水电站短期优化调度中的应用

用网络规划法对梯级水电站日负荷最优分配问题进行了探讨,提出了一种新的网络模型,在开机组合业已给定的条件下,直接将负荷分配到机组。还对算法进行了讨论,并在微机上对一个实际的梯级水电站进行了试算。计算结果表明该模型和算法是正确的、适用的。     

旅客视角下基于时变的多模式交通网络出行路径

城市多模式交通出行路径决策会受到城市公共交通发班时刻表及交通网络时变特性影响。本文考虑这两个影响因素,研究了换乘次数、出行时间、步行距离等约束条件限制下以实际出行成本最少为优化目标的城市多模式交通出行路径决策问题。由于该问题为NP难问题,本文提出了基于遗传算法的四种求解策略。数值算例表明四种求解策略均有效,其中,变异概率随迭代次数调整的多种群遗传算法求解策略计算效率最高。     

水电站群补偿调节计算的非线性网络流法

提出了水电站群补偿调节计算的一种新方法──非线性网络流法，该法以独特的寻优模式，显著地提高了计算速度；并提出了一种新的寻找最短路径的方法。利用水电站群与群之间水力的弱联系，将非线性网络流法与水电站群补偿调节计算的启发式方法相结合，缩小了计算规模，进一步提高了计算速度，克服了启发式算法自身的不足。理论分析和计算结果表明，文中提出的方法在计算速度和计算规模等方面，具有传统算法不可比拟的优点。     

钢管定购与运输问题的数学模型与求解的新方法

根据西气东输二线工程的交通网络,结合其可行性分析,制定出钢管订购和运输的管道网络图,利用最短路Floyd算法简化了距离网络,求出最小购运费用矩阵.在此基础之上建立了钢管订购和运输问题的整数非线性规划模型,利用Lingo软件编程求解得出最优的西气东输钢管订购和运输方案,为西气东输二线工程的顺利进行提供了理论依据.     

基于神经网络的逻辑最小造价覆盖算法

提出一种基于神经网络求解逻辑综合中最小造价覆盖问题的优化算法。首先给出了最小造价覆盖问题与能量函数的映射关系，并以此构造了改进的两级Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络模型。然后利用该网络的动态特性，求出最小造价覆盖问题的最优解。最后对算法进行了分析和小结。     

有宵禁限制的成本最短路问题

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量,同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制(curfews).给出了时变条件下有软、硬宵禁限制的成本最短路模型,设计了求解时变条件下有宵禁限制的成本最短路的算法,并给出了一个应用实例.     

一个有效的时延约束最小代价多播路由算法

基于时延约束多播路由问题考虑链路代价,提出一种新的时延约束最小代价路径(DCM-CA)算法,作为搜寻节点间最短路径的算法;在此基础上又改进了基于代价-时延比率(CDR)函数的有效中心节点选择算法;基于CBT树,应用上述2种算法提出一种基于中心选择的时延约束最小代价多播路由(CS-DCMCMR)算法,该算法在搜寻路径和中心节点选择的问题上同时考虑路径的时延和代价。仿真证明CS-DCMCMR算法的时间复杂度为O(mlogn),与CSDVC算法和CCLDA算法相比,该算法在没有增加复杂度和满足时延及时延抖动约束的条件下,较大程度地减小了最终多播树的总代价。     

运费有差异的多品种流交通网络最小费用算法

对运费有差异的多品种流交通网络进行了分析,构建了复合参数和复合指标,借鉴连续最短路算法和FordFulkerson算法,设计了运费有差异的多品种流最小费用算法,并通过算例证明了算法的可行性,为解决实际交通网络的相关问题提供了参考.