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混合模拟退火与蚁狮优化的图像匹配方法 预览
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作者 张焕龙 高增 +1 位作者 张秀娇 史坤峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期328-333,共6页
针对传统群优化算法在图像匹配中存在匹配效率低、匹配精度不高的问题,提出一种混合模拟退火(Simulated Annealing,SA)与蚁狮优化(Ant Lion Optimizer,ALO)的图像匹配方法。该方法首次将ALO算法应用到图像匹配中,利用边界收缩机制和蚂... 针对传统群优化算法在图像匹配中存在匹配效率低、匹配精度不高的问题,提出一种混合模拟退火(Simulated Annealing,SA)与蚁狮优化(Ant Lion Optimizer,ALO)的图像匹配方法。该方法首次将ALO算法应用到图像匹配中,利用边界收缩机制和蚂蚁与蚁狮之间的相互作用的搜索方式,来提高匹配效率和匹配精度;然后采用局部嵌入准则进行评估,若匹配结果陷入局部最优则引入改进模拟退火机制,通过Lévy飞行进行位置扰动更新以及通过Metropolis准则使其跳出局部嵌入问题,增强算法的寻优性能,提高匹配精度;否则直接通过ALO搜索策略完成图像匹配。实验结果表明,该方法具有匹配速度快、匹配精度高的特点。 展开更多
关键词 图像匹配 ALO 模拟退火 优化
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基于异步消减群优化的疾病关联LncRNA预测方法 预览
2
作者 王波 张菁 《现代信息科技》 2018年第1期112-114,共3页
本文对基本群优化方法进行了改进,提出一种异步消减群优化方法,从生物意义、碱基对、序列和二级结构四个层次对LncRNA进行特征提取,采用异步消减群优化方法进行了相似度计算,进而提出一种新型与疾病关联的LncRNA预测方法。实验结果表明... 本文对基本群优化方法进行了改进,提出一种异步消减群优化方法,从生物意义、碱基对、序列和二级结构四个层次对LncRNA进行特征提取,采用异步消减群优化方法进行了相似度计算,进而提出一种新型与疾病关联的LncRNA预测方法。实验结果表明,该方法预测准确率较高,具有很高的推广应用价值。 展开更多
关键词 异步消减 优化 疾病关联 LncRNA 预测
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电力系统中长期负荷预测改进算法分析 预览 被引量:1
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作者 潘雪涛 《上海电力学院学报》 CAS 2015年第3期255-257,261共4页
讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法.通过对模型结构的分析,提出了最小二乘支持向量机算法学习参数的选取方法.结合粒子群优化算法,给出了粒子群优化对最小二乘支持向量机系数优化选择的方法.采用某省的经济、人口、... 讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法.通过对模型结构的分析,提出了最小二乘支持向量机算法学习参数的选取方法.结合粒子群优化算法,给出了粒子群优化对最小二乘支持向量机系数优化选择的方法.采用某省的经济、人口、天气和电价等实证数据对几种预测方法进行比较分析,算例结果表明,所提出的方法可以加快计算速度,并有效提高预测精度. 展开更多
关键词 负荷预测 最小二乘支持向量机 优化 回归
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基于PSO—BP算法的水下机器人运动模型辨识 预览
4
作者 周军 王宇飞 《机械与电子》 2013年第3期66-69,共4页
将粒子群算法(PSO)与误差反传算法(BP)相结合,利用粒子群算法的全局突变性,使BP算法避免在神经网络权值寻优过程中陷入局部极小值。对Elman神经网络结构进行调整,并将PSO—BP算法用于改进后的Elman网络的权值修改。最后,对比了... 将粒子群算法(PSO)与误差反传算法(BP)相结合,利用粒子群算法的全局突变性,使BP算法避免在神经网络权值寻优过程中陷入局部极小值。对Elman神经网络结构进行调整,并将PSO—BP算法用于改进后的Elman网络的权值修改。最后,对比了3种不同算法、结构的神经网络对水下机器人运动学模型的辨识结果,证明了基于PSO—BP算法的改进Elman神经网络对水下机器人运动模型,有较高的辨识精度。 展开更多
关键词 水下机器人 模型辨识 神经网络 粒子 优化
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飞蛾火焰优化算法及其在梯级水库优化调度中的应用 预览
5
作者 郭荣 崔东文 《人民珠江》 2019年第1期92-96,共5页
利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算... 利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算法丰、平、枯优化调度发电量分别比其他4种算法增加了0.179 2~0.960 2、0.097 2~0.564 1、0.082 4~0.322 0亿kW·h,具有较好的优化调度效果。将MFO算法应用于实际工程,验证了该算法具有较好的收敛精度和全局极值寻优能力,是一种有效可行的水库群优化调度模型求解方法,可为求解水库优化调度问题提供新的途径和方法。 展开更多
关键词 飞蛾火焰优化算法 混合蛙跳算法 粒子优化算法 布谷鸟搜索算法 入侵杂草优化算法 优化调度 梯级水库
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一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化 预览
6
作者 汤可宗 詹棠森 +1 位作者 李佐勇 舒云 《南京理工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期48-53,62共7页
为了提高粒子群优化方法解决组合优化问题的效率,该文基于多种组合优化策略,提出一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化方法。该方法基于万有引力值划分的子区间,按信息熵方式度量粒子群体的多样性。同时在蚂蚁路径选择的基础... 为了提高粒子群优化方法解决组合优化问题的效率,该文基于多种组合优化策略,提出一种求解置换流水车间调度问题的多策略粒子群优化方法。该方法基于万有引力值划分的子区间,按信息熵方式度量粒子群体的多样性。同时在蚂蚁路径选择的基础上,综合考虑粒子间距离和惯性质量择优选出全局最优粒子。此外,一种新颖的集合变异方式被用于引导粒子群体跳出局部最优解区域,增强粒子群体的全局搜索能力。测试问题的仿真结果表明,所提出方法能加快最优解的收敛速度和搜索性能,可有效应用于置换流水车间调度问题的求解。 展开更多
关键词 粒子优化 置换流水车间调度问题 多策略粒子优化方法 多样性
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基于混合智能算法优化LSSVM的短期风压预测 预览
7
作者 涂伟平 李春祥 《上海大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期347-356,共10页
利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测建筑表面的风压.为提高LSSVM对风压预测的泛化能力与精度,提出了基于混合蚁群(ant colony optimization, ACO)和粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化... 利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测建筑表面的风压.为提高LSSVM对风压预测的泛化能力与精度,提出了基于混合蚁群(ant colony optimization, ACO)和粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化LSSVM的预测方法(ACO+PSO-LSSVM),对参数进行搜索寻优,该方法避免了ACO和PSO二者的缺点并实现优势互补.利用ACO+PSO-LSSVM算法对建筑表面风压进行单点和空间点预测,并与ACO-LSSVM和PSO-LSSVM算法作比较.结果表明,基于混合蚁群优化和粒子群优化的LSSVM预测模型预测精度高、鲁棒性强,具有较高的工程应用前景. 展开更多
关键词 风压预测 最小二乘支持向量机 智能算法 优化算法 粒子优化算法
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基于混合群智能算法优化的NOX排放KELM模型设计 预览
8
作者 高学伟 付忠广 +2 位作者 谢鲁冰 王圣毫 王树成 《自动化仪表》 CAS 2019年第8期32-37,共6页
燃煤电站脱硝系统在变负荷工况下具有非线性、大滞后的特性,传统的控制方式很难保证喷氨量的精确控制。随着燃煤发电厂超低排放标准的实施,有必要对脱硝系统进行运行优化。通过挖掘海量脱硝系统的历史运行数据,提出一种基于混合群智能... 燃煤电站脱硝系统在变负荷工况下具有非线性、大滞后的特性,传统的控制方式很难保证喷氨量的精确控制。随着燃煤发电厂超低排放标准的实施,有必要对脱硝系统进行运行优化。通过挖掘海量脱硝系统的历史运行数据,提出一种基于混合群智能算法优化的核极限学习机NO X 排放动态预测模型。首先,对选择性催化还原(SCR)脱硝反应系统进行理论分析和实际运行研究,研究了采用核函数代替极限学习机中隐含层节点的显式映射的方法,从而无需事先给定隐含层节点数。然后,采用混合蚁群和粒子群优化的混合智能算法,对核极限学习机的学习参数进行优化。最后,以某电站锅炉脱硝系统为例,利用提出的方法进行验证,得到较高的建模精度。该研究为下一步脱硝系统控制优化打下良好基础。 展开更多
关键词 NOX排放 选择性催化还原 极限学习机 核函数 优化算法 粒子优化算法 数据建模 动态模型
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自适应简化粒子群优化算法及其应用 预览
9
作者 张鑫 邹德旋 +1 位作者 肖鹏 喻秋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期250-263,共14页
针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,... 针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,粒子只受全局最优解影响,且加入按一定规律分布的锁定因子,令粒子受影响的程度有规律性。同时,利用锁定因子和当前粒子位置令惯性权重自适应配置,更有效地利用惯性权重对粒子群优化算法的影响。引入4种近期提出的改进粒子群算法同时搜索不同维度时的18个基准函数,与SASPSO的搜索结果对比,并使用T-test进行差异性分析。为了进一步分析算法性能,统计5个改进算法搜索100维函数达到期望值时的成功率与平均迭代次数。实验结果证明,SASPSO在无约束问题寻优中的收敛速度、寻优精度有了明显提升,且搜索结果异常值较少,波动性弱。将SASPSO应用于机床主轴结构参数优化问题,结果显示SASPSO优化性能更好。 展开更多
关键词 粒子优化算法 自适应简化粒子算法 体智能 基准函数 无约束问题 优化设计 机床主轴
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基于粒子群算法的逆变器侧电流反馈的LCL滤波器优化设计 预览
10
作者 曾麟 单周平 +4 位作者 陈宏 刘潇潇 万全 董晋喜 徐勇 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2019年第2期59-65,共7页
LCL型输出滤波器因其良好的高频谐波衰减特性在并网逆变器中得到广泛应用。但LCL型滤波器的阻抗特性存在谐振峰,容易导致并网逆变器出现控制不稳定。为了有效抑制谐振,引入逆变器侧电流反馈作为有源阻尼,得到反馈控制下LCL滤波并联逆变... LCL型输出滤波器因其良好的高频谐波衰减特性在并网逆变器中得到广泛应用。但LCL型滤波器的阻抗特性存在谐振峰,容易导致并网逆变器出现控制不稳定。为了有效抑制谐振,引入逆变器侧电流反馈作为有源阻尼,得到反馈控制下LCL滤波并联逆变器的数学模型。由于滤波器参数和控制参数相互耦合,在满足控制性能的同时优化滤波性能变得尤为复杂。本文提出一种基于粒子群算法对滤波器参数和控制参数进行优化的整体设计方法,以主要谐波段输出特性最佳为优化目标,兼顾滤波性能和控制性能。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 LCL滤波器 逆变器侧电流反馈 粒子优化算法 优化设计 参数优化
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改进鸡群算法在光伏系统MPPT中的应用
11
作者 吴忠强 于丹琦 康晓华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1589-1598,共10页
鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索... 鸡群算法本身存在高维度运算,易出现偏差,对其改进并应用到光伏系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制中。引入混沌序列方法进行初始值的分配,可增强种群的均匀性和遍历性;引入自适应惯性权重改善母鸡个体部分寻优策略,可加快算法的全局搜索速度并改善局部搜索能力;将小鸡个体的跟随系数改进为随机量,可增加较差个体的随机性,避免算法因早熟收敛而陷入局部极值;上述改进既可增强算法的搜索速度和寻优精度,也利于避免早熟现象的发生,进一步增强算法的寻优效率。与其他应用算法比较及在光伏系统最大功率点跟踪中的应用,验证其有效性。 展开更多
关键词 太阳电池 混沌系统 粒子优化 惯性效果 算法
一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法 预览
12
作者 汤可宗 李佐勇 +2 位作者 詹棠森 李芳 姜云昊 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期439-446,480共9页
为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法(MOPSO-PCD)。该算法在严格遵守传统Pareto支配规则基础上,将灰色关联分析方法融入非劣支配解的进化过程,设计了一种新颖的Pareto关联度支配... 为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法(MOPSO-PCD)。该算法在严格遵守传统Pareto支配规则基础上,将灰色关联分析方法融入非劣支配解的进化过程,设计了一种新颖的Pareto关联度支配规则。该支配规则作用于全局最优粒子的选择过程,具有关联度最大的全局最优粒子将引领粒子群体向着真实Pareto前沿不断逼近。同时,将该支配规则应用于外部档案中非劣支配解的维护过程,可减少或避免最终解集多样性的损失,从而维护好外部档案中非劣解的分布过程。仿真实验表明,与被比较算法在ZDT和DTLZ等系列测试函数相比,MOPSO-PCD能够获得更好的Pareto最优前沿分布特性和较快的收敛效率。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子优化 PARETO支配 关联度 多样性
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改进的粒子群优化算法优化分数阶PID控制器参数 预览
13
作者 金滔 董秀成 +2 位作者 李亦宁 任磊 范佩佩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期796-801,共6页
为了提高分数阶比例积分微分(FOPID)控制器的控制效果,针对FOPID控制器参数整定的范围广、复杂性高等特点,提出改进的粒子群优化(PSO)算法优化FOPID控制器参数的方法。该算法对PSO中惯权重系数的上下限设定范围并随迭代次数以伽玛函数... 为了提高分数阶比例积分微分(FOPID)控制器的控制效果,针对FOPID控制器参数整定的范围广、复杂性高等特点,提出改进的粒子群优化(PSO)算法优化FOPID控制器参数的方法。该算法对PSO中惯权重系数的上下限设定范围并随迭代次数以伽玛函数方式非线性下降,同时粒子的惯性权重系数和学习因子根据粒子的适应度值大小动态调整,使粒子保持合理运动惯性和学习能力,提高粒子的自适应能力。仿真实验表明,改进的PSO算法优化FOPID控制器的参数较标准PSO算法具有收敛速度快和收敛精度高等优点,使FOPID控制器得到较优的综合性能。 展开更多
关键词 分数阶比例积分微分控制器 粒子优化 惯性权重系数 参数优化 自适应
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基于粒子群算法和投影追踪分析的干气密封动态特性优化 预览
14
作者 刘蕴 刘全兴 +1 位作者 殷鸣 殷国富 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期248-255,共8页
干气密封是轴类密封中重要的密封方式之一,尤其适用于对于密封可靠性要求较高的装置中。由于密封气膜与密封环的位置设计关系,浮动环的振动关系着密封气膜刚度值的变化,因此浮动环系统的动态特性影响着干气密封的可靠性。作者提出了一... 干气密封是轴类密封中重要的密封方式之一,尤其适用于对于密封可靠性要求较高的装置中。由于密封气膜与密封环的位置设计关系,浮动环的振动关系着密封气膜刚度值的变化,因此浮动环系统的动态特性影响着干气密封的可靠性。作者提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization)与投影追踪分析(projectionpursuit)相结合的动态特性优化方法;依据工况条件,建立浮动环系统预应力模态分析模型,对实验测试结果进行频谱分析验证模态分析的准确性;实验结果与分析结果证明,为提高干气密封可靠性,需对浮动环系统进行动态特性优化,选取浮动环系统中的轴向设计参数为优化参数,将响应面方法(response surface methodology)与Box-Behnken试验设计相结合分别获得优化目标和约束条件关于优化参数的完整2次多项式响应面模型,实现隐性关系显性化,采用粒子群优化算法以浮动环系统固有频率为优化目标函数,系统静变形为约束进行快速优化,在系统静变形量小于要求值的条件下,使得系统固有频率值增大到142 Hz,与原始固有频率值相比提高了20%,并获得了优化参数与固有频率的正反比关系,最后,通过投影追踪分析得到优化参数对系统固有频率的影响程度;基于粒子群优化算法与投影追踪分析相结合的优化方法将浮动环系统固有频率提高到高于所给工况最高转速8 000 r/min(133 Hz)并理论性获得结构参数对于系统动态特性的影响程度。 展开更多
关键词 密封可靠性 粒子优化 投影追踪分析 动态特性优化 参数设计
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基于改进猫群算法的物联网感知层路由优化策略 预览
15
作者 陶亚男 张军朝 +1 位作者 王青文 张俊虎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期13-17,共5页
针对物联网感知节点能量受限造成的数据传输瓶颈问题,提出一种基于改进猫群算法的路由优化策略。通过对猫群优化算法进行改进,根据迭代次数、路径节点能量与适应度值动态调整猫的分配率、记忆池和惯性权重,使其具有动态自适应性。在生... 针对物联网感知节点能量受限造成的数据传输瓶颈问题,提出一种基于改进猫群算法的路由优化策略。通过对猫群优化算法进行改进,根据迭代次数、路径节点能量与适应度值动态调整猫的分配率、记忆池和惯性权重,使其具有动态自适应性。在生成路径时综合考虑路径剩余能量方差、节点能量、节点负载、节点间距离等因素,并引入备份路由思想,保证数据传输的实时性。仿真结果表明,该优化策略能够有效减少最优路径建立时间并均衡网络能耗,延长物联网感知层网络的生命周期。 展开更多
关键词 物联网 路由优化 优化 动态调整 备份路径 能耗均衡
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一种改进的灰狼优化算法 预览
16
作者 龙文 蔡绍洪 +1 位作者 焦建军 伍铁斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期169-175,共7页
灰狼优化算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的位置更新方程存在开发能力强而探索能力弱的缺点.受差分进化和粒子群优化算法的启发,构建一个修改的个体位置更新方程以增强算法的探索能力;受粒子群优化算法的启发,提出一... 灰狼优化算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的位置更新方程存在开发能力强而探索能力弱的缺点.受差分进化和粒子群优化算法的启发,构建一个修改的个体位置更新方程以增强算法的探索能力;受粒子群优化算法的启发,提出一种控制参数a随机动态调整策略.此外,为了提高算法的全局收敛速度,用混沌初始化方法产生初始种群.采用18个高维测试函数进行仿真实验,结果表明:对于绝大多数情形,在相同最大适应度函数评价次数下,本文算法的性能明显优于标准灰狼优化算法. 展开更多
关键词 灰狼优化算法 差分进化 粒子优化 控制参数 混沌初始化
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基于IWO-PSO的阵列幅相误差校正方法 预览
17
作者 彭文灿 郭陈江 +1 位作者 高宇腾 赵霞 《计算机仿真》 北大核心 2019年第4期205-208,共4页
针对阵列信号空间谱中出现的阵列幅相误差导致MUSIC算法高分辨测向性能下降甚至失效的问题,提出一种基于入侵杂草算法和粒子群算法的阵列幅相误差校正方法。方法从子空间基本原理出发,结合粒子群算法的搜索深度和入侵杂草算法的搜索广度... 针对阵列信号空间谱中出现的阵列幅相误差导致MUSIC算法高分辨测向性能下降甚至失效的问题,提出一种基于入侵杂草算法和粒子群算法的阵列幅相误差校正方法。方法从子空间基本原理出发,结合粒子群算法的搜索深度和入侵杂草算法的搜索广度,利用一个辅助信源对均匀线阵的幅相误差进行估计。在估测阵列幅相误差的基础上对原导向矢量进行了修正,得到了更为准确的来波方向估计。计算机仿真结果验证了上述方法的有效性,可行性以及对相位误差的鲁棒性。 展开更多
关键词 幅相误差 入侵杂草优化 粒子优化 波达方向
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基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法
18
作者 耿焕同 周山胜 +1 位作者 陈哲 韩伟民 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1307-1318,共12页
针对动态多目标问题求解,提出一种基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法.首先借助分解思想,将目标问题划分为多个不同的子问题,当问题动态变化时,选择对应于不同子问题的优化个体检测环境变化程度,以提高算法对不同动态问题的适应... 针对动态多目标问题求解,提出一种基于分解的预测型动态多目标粒子群优化算法.首先借助分解思想,将目标问题划分为多个不同的子问题,当问题动态变化时,选择对应于不同子问题的优化个体检测环境变化程度,以提高算法对不同动态问题的适应与响应能力;然后,设计一种群体预测策略,通过将目标空间中相同收敛方向上不同时刻的个体位置转换为时间序列,引入时间序列预测方法预测下一刻位置,从而提高预测种群的多样性和有效性,进而有效减少算法在问题变化后的收敛时间;最后,为避免问题发生变化后个体与子问题不匹配,设计一种再匹配策略,以提高预测策略的准确性.实验结果表明,在6个标准动态多目标测试问题上,与2个动态多目标优化算法进行比较,所提出算法在收敛性、分布性与稳定性上均具有显著优势. 展开更多
关键词 动态多目标优化 预测 粒子优化 分解
基于粒子群算法的输电能力经济性优化 预览
19
作者 王晨 周毅 《广东电力》 2019年第3期126-131,共6页
有效评估电力系统输电能力在如今互联的电力系统运行和规划中越来越重要,基于此提出了一种计及经济性并同时考虑电力市场调度的输电能力评估方法,将其定义为输电能力的经济性评估。首先构建一个对输电能力进行经济性评估的多目标优化数... 有效评估电力系统输电能力在如今互联的电力系统运行和规划中越来越重要,基于此提出了一种计及经济性并同时考虑电力市场调度的输电能力评估方法,将其定义为输电能力的经济性评估。首先构建一个对输电能力进行经济性评估的多目标优化数学模型,并利用粒子群算法求解该模型。然后在经典的3机9节点系统上进行仿真验证,证明了所提出的方法通过粒子群算法使得互连系统的源、荷区域之间的传输功率最大化,负载水平本身即为优化模型的边界条件,且能够满足系统安全稳定性的约束,该方法适用于不同拓扑、不同负载水平的网络。优化结果有助于电力市场的系统运营商和规划人员正确评估互连区域市场与电价对最大输电能力的影响。 展开更多
关键词 最大输电能力 输电能力经济性评估 电力市场 多目标优化问题 粒子优化
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基于定期竞争学习的多目标粒子群优化算法 预览
20
作者 刘明 董明刚 敬超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期330-335,共6页
为提高种群的多样性和算法的收敛性,提出一种基于定期竞争学习机制的多目标粒子群算法。该算法将多目标粒子群算法和竞争学习机制相结合,即每隔一定迭代代数便使用一次竞争学习机制,很好地保持了种群的多样性;同时,该算法不需要全局最... 为提高种群的多样性和算法的收敛性,提出一种基于定期竞争学习机制的多目标粒子群算法。该算法将多目标粒子群算法和竞争学习机制相结合,即每隔一定迭代代数便使用一次竞争学习机制,很好地保持了种群的多样性;同时,该算法不需要全局最优粒子的外部存档,而是从当前代种群中选取一部分优秀的粒子,再从这些优秀的粒子中随机选取一个作为全局最优粒子,能够有效提升算法的收敛性。将提出的算法与基于分解的多目标粒子群算法(MPSOD)、基于竞争机制且快速收敛的多目标粒子群(CMOPSO)算法、参考向量引导的多目标进化算法(RVEA)等8个算法在21个标准测试函数上进行了比较,结果表明,所提算法的帕累托(Pareto)前沿更加均匀,在世代距离(IGD)上会更加小。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子优化 定期竞争 竞争学习机制 全局最优选取策略
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