马玉新
- 作品数：5 被引量：28H指数：4
- 供职机构：西安理工大学水利水电学院西北水资源与环境生态教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：水利工程自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 基于方向自学习遗传算法的水库优化调度被引量：9
- 2009年
- 本文提出一种方向自学习遗传算法并用于水库优化调度问题。在传统遗传算法基础上引入方向自学习机制,克服标准遗传算法收敛速度慢,早熟收敛等缺点。该算法在局部搜索中引入方向信息,利用函数的伪梯度来指导搜索方向,提出一种消亡算子用以增加种群多样性,有效地避免了早熟收敛、提高了算法的收敛速度,避免了水库优化调度问题中的维数灾问题。实例计算表明,相对于传统的遗传算法,方向自学习遗传算法计算速度快、收敛性好,提高了计算效率,较好的解决了传统遗传算法求解水库优化调度时存在的一些问题。
- 马玉新解建仓罗军刚
- 关键词：水利工程水库优化调度遗传算法
- 基于组织进化粒子群算法的水电站水库优化调度研究被引量：7
- 2009年
- 为解决粒子群优化算法存在的早熟和易陷入局部最优的问题,提出了一种组织进化粒子群算法(OEPSO)。该算法将进化操作直接作用在组织上,通过组织间的相互竞争、协作,最终达到全局优化的目的,较好地克服了基本粒子群算法易于早熟和陷入局部最优的缺点。在分析水库优化调度的数学模型和OEPSO算法特点的基础上,提出了基于OEPSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,并给出了具体求解步骤。实例验证表明,OEPSO算法具有良好的收敛速度和计算精度,为水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。
- 马玉新解建仓罗军刚
- 关键词：水电站组织进化粒子群算法水库优化调度
- 基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水电站水库优化调度研究被引量：2
- 2009年
- 【目的】解决传统粒子群算法在求解水库优化调度问题中存在的早熟、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。【方法】基于抗体克隆选择学说理论,提出了一种量化正交免疫克隆粒子群算法(OICPSO/Q)。采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性;通过接种疫苗和计算亲合度等操作,对算法的进化过程进行有目的、有选择地指导,使得算法快速收敛,同时保持一定的多样性,抑制了早熟现象。提出一种自学习算子,避免个体邻域内最优解的丢失。建立了基于量化正交免疫克隆粒子群算法的水库优化调度数学模型,并给出其具体的求解步骤。最后应用该方法与标准粒子群算法(SPSO)及动态规划方法进行比较。【结果】与SPSO算法和动态规划方法计算结果相比,OICPSO/Q算法计算时间明显降低,但发电量明显增加,说明OICPSO/Q算法可提高解的精度,加快其收敛速度,其性能优于标准粒子群算法和动态规划方法。【结论】OICPSO/Q算法为求解水库优化调度问题提供了一条新的有效求解途径。
- 马玉新解建仓罗军刚
- 关键词：水库粒子群优化克隆选择正交设计优化调度
- 方向自学习遗传算法被引量：7
- 2009年
- 为克服准遗传算法收敛速度慢、早熟收敛等缺点,提出一种方向自学习遗传算法,该算法在局部搜索中引入方向信息,利用函数的伪梯度来指导搜索方向。算法通过个体之间的竞争、合作与学习来不断更新最优个体,为增加种群的多样性提出一种消亡算子,避免早熟收敛,提高算法收敛速度。采用4个二维函数和多个无约束高维函数对算法进行测试,与3个新提出的算法进行比较,实验数据和理论分析表明,该算法在解的质量上和计算复杂度上都优于上述3个算法,充分证明该算法的有效性。
- 马玉新解建仓罗军刚
- 关键词：遗传算法函数优化进化计算
- 基于免疫克隆选择算法的马斯京根模型参数估计被引量：4
- 2010年
- 针对马斯京根河道洪水演算模型参数估计中所存在的线性化、求解复杂、精度差等问题,提出了一种基于免疫克隆选择算法(ICSA)的马斯京根模型参数估计新方法。实验和应用结果表明,基于免疫克隆选择的马斯京根模型参数估计算法具有求解速度快,计算精度高,算法控制参数设置简便、通用性强等特点,与现有的马斯京根模型参数估计方法相比,该算法显示出更好的优化性能,能够很好地解决马斯京根模型的参数最优估计问题,从而为马斯京根模型参数的估计提供了一种新的更为有效的方法。该算法也可广泛应用于其他洪水预报模型的优化问题。
- 马玉新解建仓罗军刚
- 关键词：洪水演算参数估计免疫克隆选择算法
