并行动态规划和改进遗传算法在水库调度中的应用分析

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1、并行动态规划和改进遗传算法在水库调度中的应用分析并行动态规划和改进遗传算法在水库调度中的应用分析并行动态规划和改进遗传算法在水库调度中的应用分析。0引言水库优化调度是典型的多维非线性优化问题，求解方法显得尤其重要。动态规划基本的动态规划算法适用动态规划的问题必须满足最优化原理和无后效性。动态规划法适用于求解水库优化调度模型，具体求解步骤如下：①阶段变量：由于水库优化调度是按照时间过程进行的，属于多段决策过程，阶段变量按时间段选取。②状态变量：状态变量选取水库对应变量，例如水位、库容等。其水库水位和库容反应了调度过程的演变

2、，并满足无后效性要求。③决策变量：时段末的水库状态对应一个决策，即决策变量。④状态转移规律：根据决策变量从而得到时段末的一个状态，作为下一时段的起始状态。2)并行算法设计水库优化调度模型的求解过程具有一定的并行性，有利于并行计算的实施。多核处理器的日益普及为并行机制的实现提供了必要的硬件基础。为了防止单线程计算而导致计算资源的浪费;在动态规划算法中嵌入并行模块。并行计算动态规划实现并行化的具体步骤：①在并行域前，首先主线程计算水库的各个时段的所有的决策方案，并用并行化嵌套语句设置多个子线程。②每个子线程从对应共享内存中获

3、取计算数据，包括电站的基础属性数据、各类特征曲线和约束条件等。每一个线程由一个CPU内核处理，同时每一个子线程只允许与主内存进行通信和数据交互，核与核是相互隔离的，从而保证各个线程独立工作。③子线程通过与共享内存的通信得到数据，计算当前时段的一个决策方案的发电量和目标适应值，并将结果返回到主内存中，从而达到了汇合。④当所有子线程执行完成后，结束并行计算，回到主线程，回到主线程环境中。2改进遗传算法应用遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，

4、通过种群交叉变异进化寻优的启发式的搜索算法。在自适应遗传算法寻优过程中，用适应度函数评价每一代个体的优劣，通过对整个参数空间编码得到待处理种群，再对其检测并选择优良个体进行随机交叉得到下一代种群，新一代种群中优良个体的性状得以保留，同时适应度低的个体将被淘汰。改进的自适应遗传算法分两层，第一层采用无搜索策略的广度搜索算法寻找种群的多样性，通过外部存档的方式储存精英个体，增加种群多样性，从而增强起初母体的鲁棒性;第二层采用第一层外部存档的初始种群，并嵌套广度搜索的变异模块，通过合理判定条件进入随机变异，防止陷入局部最优，并

5、采用自适应遗传算法进行全局搜索。分层收敛算法具体设计步骤如下3实例应用三峡工程是治理开发长江的关键性工程，水库正常蓄水位5m，防洪限制水位145m，枯期消落低水位155m，具有巨大的防洪、发电、航运和枯期向下游补水等综合利用效益，三峡水库防洪库容221.5亿m3，兴利库容165.0亿m3，有巨大的调蓄能力。由于三峡水库可进行年调节，而汛期基本保持汛限水位不变，所以对供水期进行优化调度更加合理，即从开始蓄水到翌年的汛前进行优化调度，采用旬为计算时段。以典型枯水年供水期作为研究对象，选取三峡坝址宜昌水文站的天然来水95%保证

6、率的72年的径流系列作为研究依据。4结论基于动态规划算法，嵌入并行计算模块;在自适应遗传算法基础上，采用外部存档的方式，提出了改进的分层遗传算法，并将改进算法应用到三峡水库实际调度中。实验算例的应用情况表明，并行动态规划算法相比于串行计算，提高了算法计算效率;与其它两个算法相比较，分层遗传算法提高了收敛速度并改善了调度效益，而长系列的计算结果进一步验证了改进算法的有效性。改进的算法从不同的角度提高了求解速度并改善了求解质量，为水库优化调度问题的求解提供了一定的年度工作计划格式(范文）一、为什么要写工作计划:　　1、计划是

7、提高工作效率的有效手段　　工作有两种形式：　　一、消极式的工作（救火式的工作：灾难和错误已经发生后再赶快处理）　　二、积极式的工作（防火式的工作：预见灾难和错误，提前计划，消除错误）　　写工作计划实际上就是对我们自己工作的一次盘点，年度工作计划格式:1、让自己做到清清楚楚、明明白白，计划是我们走向积极式工作的起点。　2、计划能力是各级干部管理水平的体现　　个人的发展要讲长远的职业规划，对于一个不断发展壮大，人员不断增加的企业和组织来说，计划显得尤为迫切。企业小的时候，还可以不用写计划。因为企业的问题并不多，沟通与协调起来

8、也比较简单，只需要少数几个领导人就把发现的问题解决了。但是企业大了，人员多了，部门多了，问题也多了，沟通也更困难了，领导精力这时也显得有限。计划的重要性就体现出来了。　　记得当时，总经理在中高层干部的例会上问大家：“有谁了解就业部的工作”，现场顿时鸦雀无声，没有人回答。几秒钟后，才有位片区负责人举起手来，然后又有一位