递归搜索与遗传算法融合的终端优化配置方法

提出了基于递归搜索与遗传算法融合的终端配置优化方法,该方法以各负荷点为起点在含有配电终端的配电网进行主回路搜索和子回路搜索,搜索同时依次判断当前故障对负荷节点的供电可靠性的影响并累加停电时间.通过构建选择算子的选择条件,将递归搜索可靠性计算方法与遗传算法深度结合,能够快速求解配电终端优化问题,易于在计算机上编程实现,且能够在只修改网络基本参数的前提下,得出不同配电网的终端配置的最优方案.算例以不同的平均供电可用率指标作为约束,分析不同约束下的终端配置方案和经济效益,验证了所提算法的有效性.     

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置,可以减少用户停电损失,提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式,给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量,并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进,克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明,该算法全局搜索能力强,搜索时间短,收敛速度快。     

蚁群算法在油田配电网开关优化配置中的应用

配电网分段开关优化配置，可以减少用户停电损失，提高供电可靠性。分段开关优化配置是一种以可靠性费用最小为目标函数的组合优化问题。结合油田配电网的分段开关类型和馈线自动化方式，给出了配电网开关配置的数学模型。应用蚁群算法(ACA)求解分段开关的位置和数量，并对蚁群算法的初始信息素赋值、搜索空间、转移原则和更新原则进行了改进，克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点。实例分析表明，该算法全局搜索能力强，搜索时间短，收敛速度快。     

鹰策略结合差分进化的可靠性冗余优化算法

将鹰策略和差分进化结合用于解决可靠性冗余优化问题.优化过程分为两个阶段:第一阶段使用Lévy飞行在解空间中进行全局搜索,第二阶段使用差分进化算法在前阶段得到的有前途解的周围进行快速的局部搜索.同时,修改了差分进化算法的变异算子和交叉算子以提高局部搜索的性能.该算法较好地实现了全局搜索和局部搜索的平衡,既有利于跳出局部最优,又可以加快局部收敛.通过对可靠性冗余优化的两个基本问题的实验表明,所提出的算法在解决可靠性冗余优化问题上是有效的.     

基于链路重要性的分布式网络可靠性评价方法

为了快速有效地评估分布式网络可靠性,针对目前最有效的HRFST算法在搜索最小文件生成树过程中存在的3个问题,提出了一种基于链路重要性的分布式网络可靠性评价方法.该算法以链路重要性为最小文件生成树的首要搜索依据,提高了干路被选中的概率.将改进的网络化简方法用于搜索的每一步,使图更为简化,并消除了对不含文件生成树的子图搜索.分析和实验结果表明,在得到正确可靠性结果的基础上,该算法减少了子图产生数量和分析可靠性的实际执行时间,性能优于其他算法.     

深水钻机集成监控系统可靠性冗余优化

深水平台钻机集成监控系统(DSDR-IMCS)采用冗余方法提高可靠性,但存在费用、重量、体积等增加的问题。对DSDR-IMCS进行分析,建立一种适于DSDR-IMCS的可靠性冗余优化配置模型,提出一种基于模拟退火算法的PSO-GA混合算法对模型进行求解,该方法将PSO算法收敛快和GA算法全局收敛性好的优点相结合,引入模拟退火优化机制,并对PSO算法产生的新粒子群进行修正。结果表明,本文算法既可加快运算速度,降低计算强度,提高搜索效率,又可避免收敛过快陷入局部极大而降低全局搜索能力,且得到的优化结果更好,为DSDR-IMCS可靠性分析和设计提供参考。     

改进的粒子群优化算法在可靠性问题中的应用

提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法以解决可靠性问题.IPSO算法使用3种策略来改进粒子群优化算法(PSO)的速度更新步骤,这有利于提高算法对解空间的开发能力.另外,一种动态调整的惯性权重被引入到速度更新中以平衡IPSO算法的全局搜索和局部搜索.实验结果表明,在解决可靠性问题上,IPSO算法比其他两种粒子群优化算法具有更强的收敛性和稳定性.IPSO算法是解决可靠性问题的一个有效的选择.     

基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计

针对基本粒子群算法的早熟问题,充分运用混沌优化与粒子群优化的搜索特性,动态收缩搜索区域,将混沌粒子群算法应用到结构可靠性优化理论,建立结构系统可靠度约束下最小化结构质量的优化模型,提出基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计方法.利用该优化方法进行框架结构优化设计.研究结果表明:运用所提出的可靠性优化设计所得结果显著优于运用基本粒子群算法和最佳矢量型算法所得结果;该方法易于实现,稳定性好,具有较好的工程实用价值和较强的开发能力.     

基于集合覆盖和禁忌搜索算法的WCDMA基站布局

分析和比较了集合覆盖和禁忌搜索两种高效布局算法的优化性能和计算时间.在此基础上提出了一种新的WCDMA基站布局算法,该算法使用集合覆盖进行整体布局,使用禁忌搜索进行局部优化.由于综合利用了集合覆盖算法的快速性和禁忌搜索算法的精确性,实际场景仿真结果显示,新算法仅用禁忌搜索算法8.8%的计算时间,就搜索到比禁忌搜索算法优化性能更好的布局配置.     

情境感知计算系统中上下文自配置算法

针对情境感知计算系统中因上下文失效引起的感知计算服务异常中断问题,提出一种上下文自配置算法.在情境感知计算系统上下文本体模型基础上创建具体应用的上下文图,当出现上下文失效情况时,应用扩散激活算法搜索失效的上下文或其等效内容,并根据搜索经过的路径配置上下文推理规则,实现上下文重构.创建上下文图时,根据具体应用选择图中路径权重计算方法,从而在搜索得到多条配置路径的情况下,对重构的上下文进行优化选择.