基于菌群自适应觅食的公交调度建模仿真与优化

提出了一种新型群体智能优化方法—菌群自适应搜索算法（Adaptive Bacterial Foraging Optimization,ABFO）。ABFO算法在细菌觅食算法（Bacterial Foraging Optimization,BFO）研究工作的基础上,将细菌的趋化行为,群体感应机制和自适应搜索策略相集成,体现细菌个体通过信息交流与合作在群体层面表现出更高智能行为的特性。此外,ABFO算法的自适应策略动态地控制人工细菌的趋化步长,从而能够在运行时有效地平衡算法的探索和开发能力。然后,基于ABFO进行公交调度模型的求解,以便快速地集散交通流,实现站点、客流、车流的优化配置。仿真试验结果表明,与其它智能算法相比ABFO算法具有收敛速度快,寻优能力强和较强的鲁棒性等优越性能。     

舰载机多机一体化机务保障调度方法

为了有效提升舰载机多机机务保障的效率和保障人员的利用率,根据单机机务保障流程约束特性,建立了基于多计划评审技术网络的多目标多机一体化机务保障调度模型。针对问题的求解,提出了一种自适应混合差分进化算法。首先根据调度的网络化排队过程,设计了基于事件调度策略的解码方法。其次为了协调算法“探索”与“开发”的能力,引入了自适应的变异操作和交叉、变异参数控制。再次,针对工序块的平行组合排列特征,提出了4种邻域结构,进而在算法框架中嵌入了一种自适应多邻域局部搜索策略。最后通过仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性。     

基于文化遗传算法的资源受限项目调度

资源受限项目调度问题作为一类典型的组合优化问题,理论上属于NP难题.本文结合文化算法和自适应遗传算法的优点,提出一种新的智能优化算法--文化遗传算法来求解资源受限项目调度问题.算法设王了两类空间:群体空间和信仰空间.各空间采用不同的自适应遗传算法进行独立进化,进化过程中利用同步式传输方式定期通过接受操作和影响操作来更新信仰空间和群体空间.为避免各空间的局部收敛同题,文中使用正弦函教和余弦函数自适应控制交叉概率和变异概率以保证群体的多样性.通过对标准数据库PSPLIB中的多个问题的仿真,结果表明:此算法在解决资源受限项目调度问题时不仅具有全局收敛性,而且在一定程度上具有较好的收敛速度.     

求解约束优化问题的改进算法及其收敛性分析

针对约束优化问题,提出一种改进差分进化算法。为了利用种群中不可行解的信息,新算法设计了一种改进DEB准则;为了进一步提升算法在受限空间的寻优能力,新算法设计了一种交叉概率CR和缩放因子F的生成方法。13个标准的测试函数的实验结果证明,与目前求解约束优化问题最优秀的算法相比,新的改进差分进化算法仍然非常有竞争力。     

超启发式DE算法求解零等待发酵工艺调度

为解决具备间歇过程特点的零等待发酵工艺调度过程中易变质的难点,提出了一种超启发式差分算法,并将最小化最大完工时间设置为优化目标。此算法分为2层,高层为改进的自适应差分进化算法,来对低层的启发式操作进行选择排序。而低层组合排序成了新的算法对问题域进行操作,加入模拟退火算法避免陷入局部最优。所提出的方法具有学习的机制,对不同问题具有较强的泛化能力。通过测试算例和实际生产进行算法的比较和求解验证了此算法的有效性,结果表明所提出的算法比传统的启发式算法性能更优。     

一种求解热电联供经济调度问题的双种群混合智能优化算法

随着电力系统中热电联供所占比重的越来越多,热电联供经济调度问题的解决迫在眉睫。本文针对热电联供经济调度问题的特点,结合粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)的各自优势,设计了一种双种群混合智能优化算法,该算法在一个种群中采用PSO算法产生新个体并进行更新迭代操作,在另一个种群中采用DE算法产生新个体并进行更新迭代操作,通过对每次迭代过程中两个种群产生的最优个体进行信息交流,协调维持了整个种群的多样性,使得算法在最优解寻找过程中的性能得到提升。对两个热电联供测试系统的仿真实验表明,相比于其他进化算法,本文提出的混合差分进化与粒子群优化算法(DEPSO)在热电联供经济调度问题中可以得到更好的结果。     

有里程和时间窗约束的一体化车辆调度智能优化

针对一体化车辆调度问题(vechicle scheduling problem,VSP)提出了一种智能优化方法,采用了基于自然数的配送对路径表示方法,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束,并且设计了里程和时间窗约束的协调系数等措施。用改进的禁忌算法实现了有里程和时间窗约束的集送一体化车辆调度问题。给出了一个具有代表性的算例试验结果和分析,通过试验表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的车辆调度问题的有效性。     

马斯京根模型参数估计的差分进化算法

针对洪水演算的马斯京根模型参数估计问题，首先将其归结为非线性参数优化问题，然后利用自适应加速差分进化算法进行求解。计算结果表明，自适应加速差分进化算法具有求解速度快、计算精度高、算法控制参数设置简便、通用性强等优点，与现有马斯京根模型参数估计方法相比，该算法显示出更好的优化性能，从而为准确估计马斯京根模型参数提供了一种更为有效的方法。该算法也可以广泛应用于其他各种复杂非线性模型的优化问题，特别是在洪水预报方面有很好的应用前景。     

一种混合交叉策略的多目标演化算法及其性能分析

演化算法（EA）是求解多目标优化问题（MOP）重要而有效的方法，而应用演化策略、技巧是改善解性能的重要途径。作者叙述了多目标优化问题的有关概念，结合已有算法中的方法，设计了基于两种交叉操作相互结合的多目标演化算法（MOEADC），并且分析相关性能。该算法不仅具有较高的计算效率，而且具有较好的收敛性能，并且运用了有关方法维护了解集的分布性能。算例结果表明该算法的良好性能。     

自适应加速差分进化算法

差分进化算法是一种新的进化计算技术,具有良好的优化性能,但是对于高维多模态函数,算法易早熟收敛;其优化性能受差分进化模式类型及演化控制参数取值的影响较大.为此,提出自适应加速差分进化算法,该算法利用混沌的遍历性产生初始群体,以克服种群体初始化时的盲目性和随机性;其次随着搜索过程的进行随机自适应地调整缩放因子和选取差分进化模式,以减少人为因素影响,增强搜索能力.通过对多个函数进行仿真试验研究,结果表明该方法寻优效果显著,明显减少了迭代次数,提高了计算效率.     

基于多目标的含风电场动态环境经济调度

在倡导大力开发新能源的政策下,含风电场发展迅速。但其出力调度问题很复杂,需要综合经济和环境因素,针对风电功率预测误差大,在研究含风电场动态环境经济调度时,在发电成本中考虑了旋转备用成本,在约束条件中考虑风功率预测误差对旋转备用容量的需求,以发电总成本最小、污染物排放总量最小、购电总费用最小为目标,建立含风电场动态环境经济调度模型。采用非支配排序遗传算法III对模型求解,以获得多样的解集和良好的收敛性。在含有1个风电场的5机电力系统算例中的仿真研究验证了所提出的基于多目标含风电场动态环境经济调度方案的合理性。     

遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用

针对考虑阀点效应的电力系统经济负荷分配问题的特点，将遗传算法与传统基于梯度的数学优化方法相结合，提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的混合遗传算法。通过极大熵理论将经济负荷分配问题近似为可导问题，并将SQP法引入遗传算法提出SQP算子，以提高遗传算法的寻优速度与局部搜索能力．基于优化设计理论应用均匀设计确定初始种群．同时，利用单纯形交叉算子的多点交叉特性使种群逐步趋近全局最优点．实例研究结果验证了方法的有效性。     

基于CVaR的能源互补联合系统优化配置模型研究

由于风电、光电出力具有不确定性,因此会引起电网频率的较大波动,严重影响电能质量.为了保证含有新能源电力系统的稳定运行,特提出风光水储联合调度优化模型.首先,建立含新能源的电力系统优化调度数学模型,该模型追求系统机组耗量最小.在进行含新能源发电的电力系统优化调度中,可被用来调度的出力实际为满足负荷功率后,扣除新能源输出功率的那部分火电机组出力.算例结果表明,本文采取CVaR具有良好的性能;风电与光伏清洁能源机组并入系统中增加了日前调度的不确定性风险,但通过CVaR评估计算系统风险,采取有效的措施会使系统发电成本减少与碳排放量减少.     

基于IGA的异步电机功率因数和机械效率优化(英文)

为提高三相异步电机在轻载和空载运行时的功率因数与机械效率,提出运用智能遗传算法对功率因数和机械效率进行综合优化,算法借助于正交表试验设计和智能型交配运算等步骤,改善遗传算法的性能。仿真结果表明基于智能遗传算法的异步电机功率因数和机械效率综合优化,方法简单、有效,能明显提高功率因数和机械效率,提高节能控制效果,提高优化精确度和计算速度。     

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

基于BLP-ALO-SVM的风电功率短期预测方法

为了对短期风电功率及其波动范围作出有效预测,提出一种基于混合算法优化支持向量机的风电功率短期预测方法。采用探索性数据分析对原始风速数据进行预处理,提高风速数据的质量;采用混沌映射、莱维飞行策略和粒子群算法提升蚁狮算法的性能;应用经混合算法优化的支持向量机模型对风电功率进行预测。实验结果表明：相较于新型的风电功率预测模型,该方法输出的结果预测误差更低,表现出对于风电功率更好的预测能力。     

基于混合建模仿真的大型风电场降损控制

由于大型风电场变压设备多、集电线路长,在实际运行中集电系统损耗突出,对此提出一种利用风电机组作为分布式无功源,以优化风电场内潮流、降低集电系统总体损耗的无功/电压控制策略。同时,为提升风电场建模以及多场景降损优化仿真的效率,设计了一种基于对象模型组态与控制算法编程相结合的混合建模仿真方案,风电场模型采用模块组态建模,并由控制算法形成的引擎文件自主调用实施仿真优化。通过对某125 MW大型风电场进行降损控制的算例研究,验证了所提控制方案的有效性和混合仿真建模方法的高效性。     

On units combination and commitment optimization for electric power production

1 .OPTIMIZATIONFOR UNITSCOMBINATIONIntheproduction processofelectricpowerproduc tion ,oneunitmaybestandby ,ormaybeoperating ,andtheoperatingunitsmustkeepsomereservemar ginsuchthatLoLP (loss of load probability)indexcanbelessthanagivenvalue .Whichunitshoul…     

基于遗传算法的相位调制波形智能优化

随着智能化程度的提高,雷达发射信号更加复杂多变.为有效应对复杂的、未知的威胁信号,需要提升对抗系统智能对抗的能力,提出一种基于智能优化算法的对抗波形智能优化方法,并通过仿真实验对基于遗传算法的相位调制波形智能优化进行研究.不同优化参数、不同实施条件、不同雷达信号及信号变化条件下的实验结果表明,遗传算法能够以较少的迭代次...     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。