基于混沌遗传算法的水电站优化调度模型及应用

摘要

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出了一种求解水电站水库优化调度问题的基于浮点数编码的混沌遗传(CGA)算法。该算法的思想是采用混沌优化进行改善初始种群质量和利用混沌退化变异算子代替常规算法中的变异算子,避免搜索过程陷入局部极值。与动态规划、常规遗传算法进行比较,文中实例计算结果表明,该算法计算速度快、收敛性好,提高了常规遗传算法的收敛速度和优化效果。