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　　1、粒子群優(yōu)化算法來源

　　粒子群優(yōu)化算法是20世紀90年代南Kennedv提出的一種以群體智能為基礎(chǔ)的新型水庫優(yōu)化調(diào)度方法它的來源是鳥群的群體效應(yīng)。鳥群在飛行時經(jīng)常改變方向，雖然存在偶然性�？墒茄芯咳藛T發(fā)現(xiàn)鳥兒一直都保持一個統(tǒng)一的隊形。相鄰個體之間都保持一定距離。當有鳥發(fā)現(xiàn)食物時。它們會通過一種特殊的方式進行消息傳遞正是這種群體中的信息共享積極推動了整個群體的良性演化。

　　2、粒子群優(yōu)化算法的原理

　　受到鳥群集體效應(yīng)的啟發(fā)。研究者將此種方法引入到水電站水庫優(yōu)化調(diào)度中來。在對水庫進行優(yōu)化時，把每一個影響點都看做N維空間中的“粒子”。每～個“粒子”都有特定的軌跡以及目標函數(shù)，將所有的“粒子”都擬合完畢后。輸入算法，在所有的軌跡中尋找最佳軌道。也就是“食物”。

　　3、粒子群優(yōu)化算法的基本步驟

　　第一步、明確整個群體的總數(shù)目N.第二步、設(shè)計每一個“粒子”的目標函數(shù)以及運動方向。設(shè)置速度位置。第步、依據(jù)目標函數(shù)計算每個“粒子”的運動軌跡第四步、將所有的運動軌跡進行比對。選擇最佳的運動軌跡。