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提出改進(jìn)的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法(MAPSO)，引入種群熵判斷粒子群優(yōu)化算法(PSO)是否陷入局部最優(yōu)，動(dòng)態(tài)改變算法慣性權(quán)重，并將該算法用于單個(gè)水庫(kù)的優(yōu)化調(diào)度。建立水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型，給出基于MAPSO算法的水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度的實(shí)現(xiàn)步驟。仿真實(shí)驗(yàn)證明，講該算法用于水庫(kù)的優(yōu)化調(diào)度是可行、有效的，與PSO、APSO相比，收斂速度更快，與遺傳算法相比，性能提高了1.13%。
關(guān)鍵詞：優(yōu)化調(diào)度；粒子群優(yōu)化算法；水庫(kù)；熵
關(guān)鍵詞：優(yōu)化調(diào)度；粒子群優(yōu)化算法；水庫(kù)；熵
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