粗粒度并行遗传算法

资 源 简 介

粗粒度并行遗传算法

详 情 说 明

粗粒度并行遗传算法（Coarse-Grained Parallel Genetic Algorithm, CGPA）是解决流域梯级水电站群优化调度问题的有效方法。它通过将整个种群划分为多个子群，在不同处理器或计算节点上独立演化，再定期进行信息交换，从而提升计算效率并增强全局搜索能力。

在流域调度场景中，该方法将水电站群的水位、发电量、泄洪限制等约束条件编码为染色体，每个子群负责优化局部目标（如单个电站的出力曲线）。关键优势在于：粗粒度并行减少了通信开销，适合大规模问题；子群间的个体迁移策略（如精英交换）能避免早熟收敛，确保找到更优的调度方案。

典型实现会采用主从架构或岛屿模型，结合水力耦合关系设计适应度函数，最终协调各电站的运行策略，实现发电效益最大化或防洪目标优先等不同优化方向。