改进的微分进化算法及其在供水优化调度中的应用

摘要

全局优化问题大量存在于科学研究和工程应用的各个领域，对全局优化方法的改进与应用具有重要的理论意义和实用价值。微分进化算法是一种模仿自然界生物进化过程中“优胜劣汰、适者生存”原理的进化算法，能够有效处理供水系统优化调度问题。　　本文以黄山市供水系统优化调度为出发点，以微分进化算法改进为手段，针对近期出现的微分进化算法变种，提出了相应的改进策略，并将改进的算法应用于黄山市供水系统优化调度实践中，以达到减少企业供水成本的目的。　　微分进化算法的交叉因子对算法行为影响非常明显，本文针对JADE微分进化算法交叉因子自适应过程中存在趋小的缺陷，提出了基于幂平均的交叉因子提高方法，使交叉因子在维持自适应能力的同时，尽量取得较大的数值，从而加快了算法的收敛速度。　　微分进化算法的变异算子存在多种变异策略，各种变异策略具有不同的性能特征，适宜解决不同的问题。目前存在的变异策略自适应方法主要是粗粒度的自适应，是在各不同变异策略之间的选择。本文在分析了SaJADE微分进化算法的基础上，通过对其控制参数p的自适应改造，实现了在单个变异策略内部的细粒度自适应，改进后的算法在实验中表现出了更高的可靠性。　　针对黄山市供水系统优化调度问题，依历史运行数据和二水厂泵站现状建立了两级优化调度模型。将改进的微分进化算法应用于一级调度和二水厂二级优化调度问题，达到了黄山市供水系统优化调度的目的。

目录

文摘

英文文摘

致谢

图表目录

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 微分进化算法研究现状

1.3 供水优化调度研究现状

1.4 研究内容及组织结构

1.4.1 研究内容

1.4.2 组织结构

第二章 微分进化算法

2.1 基本微分进化算法

2.1.1 算法流程

2.1.2 变异算子

2.1.3 交叉算子

2.1.4 选择算子

2.2 微分进化算法的控制参数

2.2.1 种群规模

2.2.2 缩放比例因子

2.2.3 交叉因子

2.3 优秀微分进化算法变种

2.4 微分进化算法的优缺点

2.4.1 微分进化算法的优点

2.4.2 微分进化算法的缺点

2.5 本章小结

第三章 对JADE微分进化算法的改进

3.1 JADE微分进化算法

3.2 对JADE微分进化算法的改进

3.2.1 基于幂平均的改进策略

3.2.2 改进后的微分进化算法

3.3 实验结果及算法性能对比

3.3.1 测试函数集与参数设置

3.3.2 实验结果与算法性能对比

3.4 本章小结

第四章 变异策略细粒度自适应在SaJADE中的实现

4.1 SaJADE微分进化算法

4.2 变异策略细粒度自适应的实现

4.2.1 对SaJADE控制参数p的自适应改造

4.2.2 对SaJADE交叉因子自适应策略的改进

4.2.3 Improved SaJADE算法的伪代码

4.3 实验结果及算法性能对比

4.3.1 测试函数集与参数设置

4.3.2 实验结果与算法性能对比

4.3.3 对控制参数p自适应的讨论

4.4 本章小结

第五章 改进的微分进化算法在黄山市供水优化调度中的应用

5.1 黄山市供水调度系统概况

5.2 PMCRADE在黄山市供水系统一级优化调度中的应用

5.2.1 一级优化调度数学模型

5.2.2 黄山市供水系统一级优化调度

5.3 Improved SaJADE在黄山市供水系统二级优化调度中的应用

5.3.1 二级优化调度模型

5.3.2 黄山市供水系统二级优化调度

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文总结

6.2 工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文