群體智能算法在單位線優(yōu)化率定中的應(yīng)用

2.6萬字 73頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)

摘 要
為了探討單位線優(yōu)化率定的新方法，本論文對一種新的群體智能算法——狼群算法及其在單位線優(yōu)化率定中的應(yīng)用進行了深入研究。
對粒子群算法的基本原理、算法及參數(shù)取值范圍進行了闡述和分析，對狼群算法的基本原理、基本思想、算法流程等進行了深入研究，基于典型的測試函數(shù)，將狼群算法與粒子群算法進行了比較和評價，表明了狼群算法的良好性能及有效性。
構(gòu)建了單位線優(yōu)化率定的數(shù)學(xué)模型，對單位線優(yōu)化求解的約束條件進行了深入分析，給出了狼群算法優(yōu)化率定單位線的步驟。對于單位線優(yōu)化過程中的水量平衡約束，提出了單位線水量平衡修正算法，使得在狼群算法求解過程中，狼群的每一個個體的位置都滿足水量平衡約束，保證了狼群算法優(yōu)化求解的單位線嚴格滿足水量方程。對于單位線可嚙現(xiàn)的不合理波動，提出了動態(tài)罰因子罰函數(shù)，盡量避免優(yōu)化迭代過程中單位線出現(xiàn)鋸齒狀。
將狼群算法優(yōu)化率定單位線算法運用到通化流域降雨徑流模擬中，通過實例表明了提出的狼群算法優(yōu)化率定單位線的可行性和有效性。


關(guān)鍵詞：群體智能算法；狼群算法；謝爾曼單位線
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