基于CCPSO及PP模型的洪灾评估方法及其仿真应用

以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。     

混沌差分文化算法及其仿真应用研究

针时差分进化算法(DE)全局寻优能力差,无法有效的求解工程中复杂的高维非线性优化问题等缺点,提出一种混沌差分文化算法(CDECA).该算法模型将DE嵌入文化算法的框架作为主群体空间的进化过程,同时,引入具有较强局部搜索性能的混沌搜索来进行信念空间的进化,并通过设计一组联系操作实现文化算法模型中两个空间的互相影响互相促进,提高算法的寻优效率.几个典型测试函数的测试结果表明CDECA的搜索能力优于DE,将其应用于某大型水库的优化调度,也取得满意的效果.     

基于文化克隆选择算法的梯级水电站联合优化调度

为求解梯级水电站联合优化调度问题,提出文化克隆选择算法（CCSA）。CCSA将克隆选择算法（CSA）嵌入文化算法（CA）框架,并根据克隆选择算法的特点,重新定义了文化算法信念空间的4种知识结构,进而利用这些知识结构指导克隆选择算法的演化过程,避免了高频变异对收敛速度的不利影响,从而提高了算法的收敛速度和搜索效率。函数仿真测试结果表明CCSA在继承CSA多样性好、不易早熟特点的基础上,收敛速度也有进一步提高。将CCSA应用于梯级水电站联合优化调度问题的求解,取得满意效果,为求解该问题提供了一种新的可行方法。

Abstract：

A novel optimization approach-cultured clone select algorithm （CCSA） was proposed to solve optimal dispatch problem of cascade hydroelectric stations.CCSA used cultural algorithm （CA） as its framework and clone select algorithm （CSA） in its population space.Considering the characteristics of CSA,CCSA redefined four knowledge structures in belief space and used these structures to guide the evolution process of CSA.By doing this,CCSA abated the adverse affect caused by high-frequency to convergence rate,thus it converged faster without destroying diversity.CCSA is first tested by several test functions,it is found that CCSA can avoid premature convergence effectively and has fast convergence rate.Then CCSA is applied to an optimal dispatch problem of cascade hydroelectric stations,the results show that it is effective and can be an alternative for this problem.