考慮生態(tài)的多目標(biāo)水電站水庫混沌優(yōu)化調(diào)度研究

內(nèi)容概要

　　《考慮生態(tài)的多目標(biāo)水電站水庫混沌優(yōu)化調(diào)度研究》系統(tǒng)探討了考慮生態(tài)的多目標(biāo)水電站水庫優(yōu)化調(diào)度的理論、方法及其應(yīng)用問題。主要內(nèi)容包括：緒論、水電站入庫徑流混沌預(yù)測、考慮生態(tài)的多目標(biāo)水電站水庫優(yōu)化調(diào)度模型構(gòu)建、水電站水庫優(yōu)化調(diào)度混沌遺傳算法設(shè)計(jì)、水電站水庫優(yōu)化調(diào)度自動化監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)、萬家寨水電站水庫優(yōu)化調(diào)度實(shí)例研究、總結(jié)與展望等。　　本書可作為水利水電工程技術(shù)人員、經(jīng)濟(jì)管理人員及廣大水利工作者的參考書，也可作為高等院校水利類相關(guān)專業(yè)研究生的教學(xué)參考書。

書籍目錄

前言 第1章 緒論 1.1 研究背景 1.2 水庫優(yōu)化調(diào)度國內(nèi)外研究動態(tài) 1.3 本書主要研究內(nèi)容與技術(shù)路線 第2章 水電站入庫徑流混沌預(yù)測 2.1 入庫徑流復(fù)雜系統(tǒng)相空間重構(gòu) 2.2 入庫徑流混沌特性識別 2.3 水電站入庫徑流混沌預(yù)測模型 第3章 考慮生態(tài)的多目標(biāo)水電站水庫優(yōu)化調(diào)度模型構(gòu)建 3.1 水電站水庫優(yōu)化調(diào)度建模思想 3.2 水庫生態(tài)調(diào)度模型 3.3 河流與水庫生態(tài)環(huán)境需水量計(jì)算 3.4 考慮生態(tài)的多目標(biāo)水電站水庫優(yōu)化調(diào)度模型建立 第4章 水電站水庫優(yōu)化調(diào)度混沌遺傳算法設(shè)計(jì) 4.1 混沌遺傳算法求解水電站水庫調(diào)度模型基本思想 4.2 混沌遺傳算法的算子設(shè)計(jì) 4.3 混沌遺傳算法收斂性 4.4 算例研究 4.5 混沌遺傳算法求解水電站水庫優(yōu)化調(diào)度模型步驟 第5章 水電站水庫優(yōu)化調(diào)度自動化監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā) 5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)基本原則 5.2 系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 5.3 系統(tǒng)各單元功能及結(jié)構(gòu) 5.4 基于0PC的水庫優(yōu)化調(diào)度自動化監(jiān)控管理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) 第6章 萬家寨水電站水庫優(yōu)化調(diào)度實(shí)例研究 6.1 萬家寨水電站水庫概況 6.2 萬家寨入庫徑流混沌預(yù)測 6.3 基于混沌遺傳算法的萬家寨水電站水庫優(yōu)化調(diào)度 第7章 總結(jié)與展望 7.1 總結(jié) 7.2 展望 參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   本書在做混沌遺傳算法設(shè)計(jì)時(shí)候，充分利用了上述三種集成方式，其基本思想為： （1）將混沌映射（Logistic映射）產(chǎn)生的混沌序列引入到優(yōu)化變量中，并把混沌映射（Logistic映射）產(chǎn)生的序列放大到?jīng)Q策變量的取值空間，然后把得到的變量選擇浮點(diǎn)碼進(jìn)行編碼操作，表示成染色體，將它們置于問題的環(huán)境中，作為遺傳算法的初始種群。 （2）計(jì)算種群適應(yīng)度函數(shù)值并排序，將其中適應(yīng)度函數(shù)值最優(yōu)的部分染色體保留，然后根據(jù)適者生存、優(yōu)勝劣汰的競爭原則，對所有種群進(jìn)行選擇、交叉和變異等遺傳操作后，再增加一個(gè)微小的混沌擾動形成新的種群，重新計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)值并按大小排序，將其中適應(yīng)度最差的部分染色體用前面保留的最優(yōu)部分染色體替換，得到的種群作為下一代種群。重復(fù)前面的操作直到滿足終止判據(jù)，輸出初始最優(yōu)解。 （3）對初始最優(yōu)解增加一個(gè)微小的混沌擾動，利用混沌優(yōu)化搜索機(jī)制，進(jìn)行若干次細(xì)搜索，得到最優(yōu)解即為優(yōu)化問題的全局最優(yōu)解。 從混沌遺傳算法設(shè)計(jì)的基本思想可以看出，利用混沌映射（Logistic映射）產(chǎn)生的序列放大到?jīng)Q策變量的取值空間作為遺傳算法的初始種群，是利用了第二種集成方法；將全部迭代完成后得到初始最優(yōu)解增加一個(gè)微小的混沌擾動，利用混沌搜索機(jī)制進(jìn)行若干次細(xì)搜索，得到最優(yōu)解是利用了第一種集成方法；而在每一次迭代計(jì)算中，都采用了微小的混沌擾動，銜接于遺傳算法的選擇、交叉、變異步驟之后，可以看成是利用了第三種集成方法。 應(yīng)用CGA求解水電站水庫優(yōu)化調(diào)度的基本思想是： （1）先將調(diào)度期（一般為一年）分為若干時(shí)段T，以各時(shí)段的順序編號，選擇各時(shí)段的水庫水位值（也可以采用水庫庫容值）作為優(yōu)化變量，確定各時(shí)段水庫水位值的上下限。 （2）隨機(jī)選取，n個(gè)（0，1）區(qū)間內(nèi)的不同初值（除去0、0.25、0.5、0.75和1共5個(gè)數(shù)字），通過Logistic映射可得到n個(gè)軌跡不同的混沌序列，混沌序列的長度即為種群規(guī)模的大小，將其放大到各時(shí)段水庫水位的取值范圍，得到n組代表水庫運(yùn)行控制過程中的水庫水位值序列（Z11，Z12，Z13，…，Z1T），（Z21，Z22，Z23，…，Z2T），…，（Zn1，Zn2，Zn3，…，ZnT），并作為母體即初始種群。按預(yù)定的目標(biāo)函數(shù)來確定適應(yīng)度函數(shù)。 （3）計(jì)算所有染色體的適應(yīng)度函數(shù)值，采用最優(yōu)保留策略，對種群進(jìn)行選擇、交叉、變異等遺傳操作和微小的混沌擾動運(yùn)算，得到新的種群。重復(fù)進(jìn)行迭代運(yùn)算，得到滿足收斂條件的初始最優(yōu)解。

編輯推薦

《考慮生態(tài)的多目標(biāo)水電站水庫混沌優(yōu)化調(diào)度研究》可作為水利水電工程技術(shù)人員、經(jīng)濟(jì)管理人員及廣大水利工作者的參考書，也可作為高等院校水利類相關(guān)專業(yè)研究生的教學(xué)參考書。

圖書封面

評論、評分、閱讀與下載

---

    考慮生態(tài)的多目標(biāo)水電站水庫混沌優(yōu)化調(diào)度研究 PDF格式下載

---