Page 33 - 2023年第54卷第2期

主要结论。
（ １）提出一种改进的 ε 约束处理法，充分的实验显示该方法唯一的参数 ＣＬ取值为 ｉｎｆ（正无穷），１
和 ０就能较好处理多样的约束优化问题，避免额外的调参步骤。
（ ２）改进的 ε 约束处理法和初始种群反向学习相互配合能够帮助全局优化算法较好处理复杂约束
条件。
（ ３）提出的 Ｍ ε － ＯＩＤＥ算法可以应用到水库群防洪优化调度复杂约束问题求解，进一步展现了 Ｍ ε －
ＯＩＤＥ算法在解决实际工程约束优化问题的应用价值。
文中提出的耦合策略能够为其他研究者提供思路，Ｍ ε － ＯＩＤＥ算法能够为解决流域水库群防洪优
化调度提供算法支撑，但是当所求模型计算量增大时，会存在求解速度较慢等问题。未来进一步尝试
与其他全局搜索算法结合进行约束优化性能的拓展，以获得更好的优化能力，解决大规模水库群的约
束优化问题。

参 考 文 献：

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