双层交互混合差分进化算法在水库群优化调度中的应用

标准差分进化算法在求解梯级水库长期调度问题时,随着解链长度的增加,算法求解性能下降,易于陷入局部最优,为此构建了双层交互的混合差分进化算法。该算法结合差分进化算法的全局搜索和混合蛙跳的局部挖掘性能,上层基于小生境排挤技术保证差分进化算法的种群多样性,下层基于族群独立进化与定期通信保证局部搜索的稳定性。在整体上,下层结构为上层提供更多质量较优、结构互异的优良解,双层结构之间通过信息交互完成搜索信息的更新。通过将改进算法与标准差分进化以及逐次逼近动态规划法对比,模拟结果表明改进算法在求解梯级水库联合优化问题时的有效性和优越性。