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合肥工业大学
硕士学位论文
粒子群算法的研究及其在供水优化调度中的应用
姓名:汪华
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:黎杰
2011-04
粒子群算法的研究及其在供水优化调度中的应用

摘要

作为一种重要的群体智能算法,PSO 算法具有易于实现,需要调整的参数
比较少,收敛速度快以及通用性强等特点。因此,它一直受到很多学者的关注。
本文在研究 PSO 算法基本原理和研究现状的基础上,针对标准 PSO 算法研
究中存在的一些问题以及低维动态非线性供水优化调度问题,提出了两种改进
的粒子群算法,并用改进之后的粒子群算法 ADNPSO 解决了供水管网优化调度问
题中的供水水量分配问题。本文主要的研究工作包括以下几个方面:
(1)为了进一步提高 PSO 算法求解低维优化函数的收敛精度和收敛速度,
本文给出了一种基于自适应小生境的多种群杂交粒子群算法(简称 ADNPSO 算
法)。该算法根据自适应小生境技术来确定当代种群的最好位置,通过种群划分
技术来提高种群的多样性,并利用杂交技术来改进种群中每个粒子的特性,从
而提高了 PSO 算法中粒子的全局搜索能力。实验结果表明,对低维优化函数,
ADNPSO 算法无论在收敛精度还是收敛速度方面都要比 LinWPSO 算法好。
(2)针对高维函数优化困难的问题,本文针对某一类高维函数,这类函数
的全局最优解向量的每个分量都相同,在 ADNPSO 算法的基础上改进并产生了
ADNPSO1 算法。实验结果表明,ADNPSO1 算法可以很好地优化该类高维函数。另
外,它还比较适合求解该类函数中的低维多峰函数。
(3)针对低维动态非线性供水优化调度问题,本文采用 ADNPSO 算法进行
了求解。实验结果表明,该算法能比较好地解决供水企业的供水优化调度问题。

关键词:粒子群算法; 小生境技术; 供水优化调度; 供水水量调度









基金资助:安徽省高等学校优秀青年人才基金项目(NO:2010SQRL013ZD)
Study of particle swarm optimization and its applications in
urban water supply scheduling

ABSTRACT

As an important intelligent algorithm, PSO algorithm has many merits, for example,
easy to be realized, fewer parameters which needs to be adjusted, fast convergence speed,
strong currency and so on, so it always is paid more attention to by many scholars.
Firstly, this thesis analyses the limitations of the standard algorithm, which based on
the basic principle and the current research of PSO algorithm, and low-dimensional urban
water supply scheduling. Secondly, two improved particle swarm algorithm is proposed.
Finally, an improved particle swarm ADNPSO is used to solve water regulation problem of
water supply of the urban water supply scheduling. The main contributions of this papar
include the following aspects:
(1) To further improve the convergence precision and convergence speed of the PSO algorithm
which solves the low-dimensional optimization functions, the thesis proposes an improved
particle swarm algorithm based on adapt