改进粒子群优化算法在水库优化调度中的应用

为解决粒子群优化算法寻优过程中易出现种群趋同化而导致早熟收敛的问题，引入粒子群的进化速度和种群多样性适应度方差两个因素，构建了自适应的动态的惯性因子取值机制，并讨论了惯性因子的收敛性及参数的独立性，从而改进了传统粒子群优化算法的惯性因子线性取值机制。将改进的粒子群优化算法应用于某水库的优化调度中，验证了该算法能以较快的速度收敛得到全局极值，克服了易陷入局部最优的缺点，为水库优化调度问题提供了一条新途径。