动态规划-禁忌搜索算法在梯级水库调度中的应用研究

"改进的禁忌搜索算法在梯级水库联合优化调度中的应用研究 (2008年)" 本文主要探讨了禁忌搜索算法在梯级水库联合优化调度中的应用及其改进策略。禁忌搜索算法是一种启发式搜索方法，其核心思想是模仿人类在解决复杂问题时的思考过程，通过避免陷入局部最优来寻找全局最优解。然而，在应用于梯级水库优化调度时，该算法存在对初始解选择敏感以及后期迭代效率低下的问题。 梯级水库的优化调度是一个复杂的问题，涉及到多个水库之间的协调控制，目标通常是最大化发电量、最小化水资源损失或实现其他综合效益。传统的禁忌搜索算法可能在处理这类高维度问题时遇到困难，因此作者提出将动态规划与禁忌搜索算法相结合，以提高算法的效率和鲁棒性。 动态规划是一种有效解决问题的数学工具，特别适用于具有最优子结构和无后效性的问题。在梯级水库调度中，动态规划可以用于确定最优决策序列，而禁忌搜索算法则可以用来跳出局部最优，寻找全局最优解。结合这两种方法，可以在保证搜索广度的同时，提高搜索效率，降低对初始解的依赖。 作者通过一个实际的梯级水库算例验证了改进后的动态规划-禁忌搜索算法的有效性。实验结果表明，这种结合策略能够更有效地找到接近全局最优的调度方案，为高维度梯级水库优化调度提供了一种新的解决方案。 关键词涵盖了梯级水库的优化调度、禁忌搜索算法的改进、动态规划的引入以及关键路径的概念。这些关键词揭示了研究的核心内容，即如何利用智能算法改善水资源的管理效率。 中图分类号TM937表示该研究属于水利工程领域，文献标识码A则表明这是一篇原创性的学术论文。文章的作者包括乔西现、原文林、黄强和万芳，他们分别在水资源系统工程、水资源系统管理和相关研究领域有着丰富的经验和专业知识。 这项研究为梯级水库的优化调度提供了一个创新的方法，通过结合动态规划和禁忌搜索算法，解决了传统算法在复杂问题上的局限性，对于提升水资源管理的科学性和效率具有重要意义。这一工作也为后续相关领域的研究提供了有价值的参考。