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题名求解随机机会约束规划的混合智能算法及应用
被引量：4
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作者
段富
杨茸
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机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第8期2230-2234,共5页
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基金
山西省自然科学基金资助项目(2008011039)
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文摘
为更有效地求解随机机会约束规划问题,提出一种基于克隆选择算法(CSA)、随机模拟技术及神经网络的混合智能算法。采用随机模拟技术产生随机变量样本矩阵训练反向传播(BP)网络以逼近不确定函数,之后在CSA中利用神经网络检验个体的可行性、计算适应度,从而得到优化问题的最优解。为保证算法搜索的快速性和有效性,CSA采用双克隆和双变异策略。仿真结果表明,与已有算法相比,混合智能算法在500代时已取得比较满意的结果,且其精度在单目标优化问题中提高了2.2%,在多目标优化问题中提高了65%;将该算法应用于求解水库优化调度的难题上,结果也表明所建立的模型及算法的可行性和有效性。
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关键词
随机机会约束规划
克隆选择算法
水库调度
随机模拟
神经网络
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Keywords
stochastic chance-constrained programming （sccp）
Clonal Selection Algorithm （CSA）
reservoirscheduling
random simulation
neural network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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