基于改进差分进化算法的水库防洪优化调度研究.pdf

２０２５年第１期水利技术监督建设与管理

ＤＯＩ:１０３９６９/ｊｉｓｓｎ１００８￣１３０５２０２５０１０３０

基于改进差分进化算法的水库防洪优化调度研究

郑伟

(安徽省龙河口水库管理处ꎬ安徽六安２３１３６０)

摘要:为提高水库防洪优化调度水平ꎬ文章提出基于改进差分进化(ＩＤＥ)算法的水库防洪优化调度策略ꎮ通过对

差分进化(ＤＥ)算法的局限性进行改进ꎬ并提出能够均衡局部和全局搜索能力的ＩＤＥ算法ꎬ建立水库优化调度模

型ꎬ求解防洪调度问题ꎮ实例分析结果表明:相较于ＤＥ和逐步优化算法(ＰＯＡ)求解得到的平均削峰率ꎬＩＤＥ算

法分别提高０１８％~４２７％、０１４％~１２７％ꎬＩＤＥ算法的可行性、精度、计算效率均占优ꎻ从削峰率来看ꎬ目

标函数宜选取洪峰流量最小指标ꎮ

关键词:水库防洪ꎻ优化调度ꎻＩＤＥ算法ꎻ削峰准则

中图分类号:ＴＰ１８ꎻＴＶ６９７１３文献标识码:Ｂ文章编号:１００８￣１３０５(２０２５)０１￣０１０６￣０３

０引言

洪涝灾害对生态环境和社会经济发展造成严重

危害ꎬ提高水库防洪调度水平能够降低洪涝灾害ꎬ

以何种有效方法进行水库防洪优化调度是值得深入

[１￣３]

研究的课题ꎮ随着理论研究的深入和实践经验

的积累ꎬ差分进化(ＤＥ)算法在水库防洪调度中得

到广泛应用ꎬ应用效果突出ꎬ但该算法存在收敛速

[４]

度慢ꎬ容易陷入局部最优解等缺陷ꎮ针对ＤＥ算

法在水库防洪调度中应用存在的局限性ꎬ对ＤＥ算

法进行改进ꎬ提出改进差分进化(ＩＤＥ)算法ꎬ研究

改进算法在水库防洪优化调度领域的应用原理ꎬ评图１ＤＥ算法流程图

价应用效果ꎬ通过ＩＤＥ算法提高水库防洪优化调度

ＤＥ算法的不足在于算法由于无法产生优于父

水平ꎮ

代的子代而发生停顿ꎬ优化期间只进行有限的移动

１算法原理则是搜索阶段陷入停顿的主要原因ꎮ

种群大小、缩放因子Ｆ和交叉因子ＣＲ等３项

１１ＤＥ算法

参数共同影响ＤＥ算法优化效果ꎮ种群过大或过小

ＤＥ算法属于并行直接搜索方法ꎬ进化期间种

均会影响算法应用效果:种群过大时ꎬＤＥ算法收

群规模ＮＰ不变ꎬ将随机选取２个个体向量的加权

敛速度慢ꎻ种群过小时ꎬ限制搜索的移动ꎬ无法实

差加至第三个向量ꎬ执行变异操作ꎬ产生新参数向

现全局寻优ꎬ陷入停顿状态后未寻找到全局最优

量ꎮ在特定条件下混合参数向量和目标向量ꎬ执行

解ꎮ此外ꎬＤＥ算法运行效果还与缩放因子、交叉

交叉操作ꎬ生成试验向量ꎮ确定目标向量的评价函

因子的设置有关ꎬ不同设置对应的算法应用效果存

数值ꎬ将经过变异、交叉操作产生的试验向量与之

在差别ꎮ对于高维多峰函数优化问题ꎬ采用ＤＥ算

对比ꎬ执行选择操作ꎬ将两者中适应度值高的向量

作为新的种群个体向量ꎮＤＥ算法流程的关键环节