赵 然

(辽宁石佛寺供水有限责任公司，沈阳 110001)

科学合理的水库调度管理在很大程度上决定了水库效益的发挥，这也是流域水资源利用的重要内容。在工程投资不变的情况下，经水库供水优化调度可进一步提升其安全运行可靠性和防洪抗旱能力，最大程度的发挥水库工程效应。对于多阶段、非线性、多约束组合的水库联合供水优化调度问题，其求解过程存在“维数灾”、计算量大的缺陷，在优化调度中启发式智能算法凭借其全局寻优能力强、原理简单、易于实现等优点得以广泛应用，如ACO蚁群算法、DE差分进化算法、PSO粒子群算法和GA遗传算法等。

我国学者开展了深入研究，例如张双虎等将遗传算法与差分演化算法相结合，以乌江水库群优化调度为例构造了梯级发电量最大的目标函数；尹正杰等在制定调度规则时充分考虑了各行业用水信息，结合供水调度制定合理的运行机制；黄家文等综合应用免疫粒子群算法、水库蓄供水控制线和判别系数法，合理优化了蓄供水控制线[1-3]。2009年有学者提出的CS布谷鸟搜索算法，其基本原理有莱维飞行机制和布谷鸟寄生育雏行为策略。因具有鲁棒性强、操作简单和参数少的优点，CS算法现已应用于多个领域，但比较集中于医学和图像处理领域，将其用于水利工程的研究还鲜有报道。此外，有学者从不同角度改进了标准CS算法，如改进更新策略、改进自适应搜索及混合应用其他算法等。鉴于此，文章结合布谷鸟搜索算法基本原理，为解决标准CS算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题，对其利用变异算子和混沌初始化加以改进，并利用混沌变异布谷鸟算法研究太子河流域水库的联合优化调度。……