水库调度：四算法比较揭示最优方案—动态规划与遗传算法

本文主要探讨了在水库优化调度中，动态规划法、增量动态规划法、逐步优化算法和遗传算法这四种优化方法的应用和比较。作者田昆，来自河海大学水利水电工程学院，利用VisualBasic编程技术构建了一个单一水库的优化调度模型，目标是以整个调度期内发电量最大化作为优化目标。 动态规划是一种将复杂问题分解为多个子问题，通过逐个求解并保存中间结果，最终达到全局最优决策的方法。在文中，作者设定调度期为一年，以月份为划分单位，库容、发电用水量和阶段效应作为决策变量。通过定义罚函数，构建了顺时序确定性动态规划模型，同时考虑了水库天然来水、发电流量、水位限制等约束条件。 增量动态规划是动态规划的一种变体，它通过只保存部分状态信息来降低计算复杂度，适合于大型系统。而逐步优化算法则是通过不断调整决策，逐步逼近最优解，这种方法在文中被认为收敛速度较快。 遗传算法则是一种基于生物进化原理的搜索优化方法，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，寻找解空间中的全局最优解。在文中，遗传算法与逐步优化算法一起被用来解决水库优化调度问题，并发现两者在收敛速度和全局最优解的寻优性能上表现优秀。 作者通过实例计算，对比了这四种方法的结果，结果显示，动态规划法和增量动态规划法可能在某些情况下需要更多计算时间，而逐步优化算法和遗传算法由于其搜索策略的高效性，能够在较短时间内找到接近或达到全局最优的调度方案。因此，对于水库优化调度这类问题，逐步优化法和遗传算法成为较为推荐的优化手段。 总结来说，本文的核心内容是通过实际应用展示了如何将这些优化算法应用于水库调度中，以提高发电效率并满足水位控制要求，其中逐步优化法和遗传算法因其高效的性能得到了肯定。这对于实际的水资源管理和电力系统调度具有重要的参考价值。