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水电站的优化调度是个含有线性与非线性约束，而且目标函数呈非线性的动态控制问题，已有的优化方法大多基于数学规划技术。本文提出一种新方法，即人工智能浮点表示（ＦＰ）的遗传算法。它的主要优点在于状态和控制变量不必离散化，所需内存少，编程简单，它为克服水库（群）优化运行“维数灾”问题提供了一条新途径。
水电站优化调度的FP遗传算法
【摘 要】
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水电站的优化调度是个含有线性与非线性约束，而且目标函数呈非线性的动态控制问题，已有的优化方法大多基于数学规划技术。本文提出一种新方法，即人工智能浮点表示（ＦＰ）的遗传算法。它
【机 构】
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成都科技大学水利工程系,英国ＥＸＥＴＥＲ大学工程学院
【出 处】
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成都科技大学学报
【发表日期】
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1996年1期
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