【摘 要】
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梯级水库群防洪优化调度问题规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,各水库、各时段之间的水位、流量存在复杂的耦合关系,呈现出高维度、非线性、强约束特
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梯级水库群防洪优化调度问题规模庞大、结构复杂,涉及大量的决策变量和复杂的约束条件,各水库、各时段之间的水位、流量存在复杂的耦合关系,呈现出高维度、非线性、强约束特性,传统的优化方法难以直接求解或者计算效率低,存在早熟收敛问题。研究工作试图将量子粒子群算法（QPSO）引入到水库群防洪优化调度问题中,为了提高算法的全局搜索能力和收敛性能,对标准QPSO做了改进,包括利用混沌思想初始化种群、自适应激活机制和精英粒子混沌局部搜索策略3个方面,并引入多核并行计算技术以降低计算时间,提出了并行混沌量子粒子群算法（PC
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