为解决梯级水库联合优化调度求解时间较长的问题,提出一种改进的电子搜索算法(IESA).改进算法在原算法的基础上,首先采用新的参数自适应方法,同时保证运算前期向优秀个体的迁移速度以及运算后期较强的局部搜索能力;然后,针对梯级水库联合优化调度强约束性的特点,提出可行域内搜索策略,使核周围产生的电子和迁移后的原子核均满足水库调度的各项约束,避免可行域外的无效搜索,提高搜索效率.运用改进后的电子搜索算法求解李仙江流域两座水库联合发电优化调度问题,结果表明,所提出的方法较传统的动态规划和遗传算法,能同时保