基于遗传粒子群融合算法的泵站经济运行研究OA
针对传统遗传算法在进行大空间搜索时存在计算效率低、收敛速度慢的缺点,本文借助粒子群算法中粒子根据群粒子当前最优位置进化的单一模式、求解速度更强的特点,提出将遗传算法和粒子群算法结合起来应用于泵站经济运行问题模型求解.利用MATLAB软件分别采用传统遗传算法和遗传粒子群融合算法进行优化计算,实验结果表明:优化后的方案相较于现有运行方案节能效果显著.此外,与传统遗传算法相比,遗传粒子群融合算法具有更好的寻优能力和更快的搜索速度.
文蓓蕾;李频
上海交通大学电信学院 上海200030江苏省泰州引江河管理处 泰州225300
高港泵站遗传算法粒子群算法融合算法
《治淮》 2018 (7)
21-23,3
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