水库联合调蓄水库调度逐步优化算法 （Progressive Optimality Algorithm，POA）实现，请写出原代码

水库联合调蓄调度是一个复杂的水资源管理问题，常常涉及水电站、常规水库等多座设施之间的协调。 Progressive Optimality Algorithm (POA) 是一种求解此类动态优化问题的迭代算法，它通过不断改进先前的决策，逐步逼近全局最优解。

POA通常应用于水库调度系统的长期优化，如电力系统中的洪水控制和供水调度。由于这里涉及到实际编程和算法实现细节较多，我会提供一个简化的伪代码示例来说明基本思路：

# 假设我们有水库列表 reservoirs, 需求 list Demands, 时间步长 timesteps
import numpy as np

class POA:
    def __init__(self, reservoirs, demands, max_capacity, initial_state):
        self.reservoirs = reservoirs
        self.demands = demands
        self.max_capacity = max_capacity
        self.state = initial_state
        self.best_solution = None

    def step(self):
        # 当前状态
        current_solution = self.state

        # 遍历所有时间步
        for t in range(len(timesteps)):
            # 计算当前时间的需求
            demand_t = self.demands[t]

            # 更新每个水库的状态
            for r in self.reservoirs:
                release = min(r.capacity - current_solution[r], demand_t)
                r.update(release)

            # 如果找到更好的解决方案，保存并更新
            new_solution_cost = calculate_cost(current_solution, demands)
            if not self.best_solution or new_solution_cost < self.best_solution.cost:
                self.best_solution = current_solution.copy()

        # 返回当前最佳解
        return self.best_solution

    def run(self, num_iterations):
        for _ in range(num_iterations):
            self.step()

这个代码只是一个简化版本，并未包含具体的水库模型、成本计算函数 `calculate_cost` 等。实际应用中，需要根据具体问题调整模型参数和函数。