电力系统时间配合法的渐近算法

本文引用了有关时间保护配合的新概念,将整个系统继电器和系统设备的动作列成一组最优化公式和约束条件.目的是要寻求一个最优保护整定值,以便减少系统干扰时间和电力供应中断时间.渐进算法是作为一个满足约束条件的最优化工具来寻求最优继电器整定值.     

基于禁忌搜索的无线传感器网络多源定位研究

针对无线传感器网络多源定位容易陷入局部最优的情况,提出基于禁忌搜索的多源定位方法.通过测量多个声源发出的能量建立声音能量模型,估计出模型中的声音能量和声音位置等参数,然后使用8邻域3层格点的邻域产生方式,并合理选择禁忌表长度、初始解等禁忌算法的基本参数,有效避免了多源定位易陷入局部最优的情况.将禁忌搜索算法和多分辨率搜索算法、EM算法、AMR算法进行比较,仿真结果表明,禁忌搜索能够很好地避免局部最优,且定位精度高于其他几种算法,计算复杂度相对较低.     

协作通信系统中继功率分配算法的研究

研究了协作通信系统中功率分配的问题,主要研究了固定放大转发协议下单中继系统的功率分配.首先对系统的误码率进行了推导并以最小化系统的误码率为目标对优化问题进行了定义;其次引入惩罚因子将有约束的最小误码率优化问题转化为无约束优化问题进而建立新的目标函数;最后提出了人工鱼群和粒子群相结合的算法对系统优化问题进行了求解.仿真结果表明所提算法提升了系统的性能并降低了计算复杂度.     

基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法

针对传统进化算法求解多目标优化问题时存在计算量大、难以平衡收敛速度和种群分布均匀性的问题,本文提出了一种基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法(NSGAII-URS).首先,基于NSGAII算法,结合局部搜索算法,在每次遗传过程中添加种群领先解解集,引导种群快速收敛;然后,将非支配解所在的目标空间均匀划分,提出稀疏子空间和空闲子空间的概念,通过基于稀疏度的局部搜索策略对失衡子空间优化,进一步提升种群分布的均匀性.我们将本文方法与其他5种先进的多目标进化算法比较,通过基准测试函数进行验证,并采用反世代距离(IGD)和超体积(HV)两个通用指标进行性能评价.实验结果表明,该算法在解的分布性和收敛性方面明显优于对比的其他多目标优化算法.     

分配问题的启发式算法求解

禁忌搜索算法和蚁群算法是近几年优化领域中出现的两种启发式算法.简单介绍了这两种启发式算法的基本原理,给出了应用这两种算法以及其混合算法解决分配问题的求解过程.仿真结果表明混合算法取得的结果较好.     

低维函数的快速优化算法

基于群体的进化算法是求解函数优化问题的常用方法,但存在收敛速度慢和易陷入早熟的缺点．提出了一个基于（1＋1）-ES分块进化的低维函数优化算法,采用分块进化,引入丢弃不重要分块和二次优化求精的策略,实现了全局搜索过程和局部搜索过程的分离．通过算法分析,表明了算法比较适合于低维函数．仿真结果表明了提出的算法的抗早熟能力和求解效率均优于FEP．     

一种融入小生境技术的遗传禁忌算法

针对遗传算法在全局优化问题中容易出现早熟和收敛速度慢,禁忌搜索强烈依赖于初始解等问题,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,分析两者的优势和不足,提出了一种融入小生境技术的遗传禁忌算法.该算法采用融入了小生境技术的遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,同时可以抑制早熟现象,避免过早收敛到局部最优.分析和实验结果表明,该算法能很好地抑制早熟收敛,同时在计算速度和计算结果方面都有改进,是一种快速有效的优化算法.     

A two-level subspace evolutionary algorithm for solving multi-modal function optimization problems

In this paper, a new algorithm for solving multimodal function optimization problems-two-level subspace evolutionary algorithm is proposed. In the first level, the improved GT algorithm is used to do global recombination search so that the whole population can be separated into several niches according to the position of solutions; then, in the second level, the niche evolutionary strategy is used for local search in the subspaces gotten in the first level till solutions of the problem are found. The new algorithm has been tested on some hard problems and some good results are obtained. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (70071042, 60073043, 60133010). Biography: Li Yan( 1974-), female, Ph. D candidate, research interest: evolutionary computation.     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率研究

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法复杂度低。     

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.     

A New Local Search Algorithm for the Job Shop Scheduling Problem

0　IntroductionThejobshopschedulingproblemwithwhichwearecon cernedconsistsinschedulingasetofjobsonasetofma chinesfortheobjectiveofminimizingthemake span ,i.e .themaximumoftimeneededforfinishingalljobs,whichissubjecttotheconstrainsthateachjobhasafixedprocessingorderthroughthemachinesandeachmachinecanprocessatmostonejobatatime .ThisproblemisNP hardandevenisoneofthehardestcom binationaloptimizationproblems.Itiswellknownthatonlysmallsizeprobleminstancescanbesolvedwithinareasonablecomputa tionalti…     

基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法

针对结构损伤识别问题, 提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法. 该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式, 先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减, 再把形成的每个表达式作为优化目标, 进而得到结构损伤识别的高维多目标优化模型. 为提高模型的求解精度, 提出了灰色多粒子群协同的多目标优化算法. 实验结果表明, 该方法能较好地处理结构损伤识别问题.     

非对称双向D2D通信系统的中继选择优化算法

提出了一种面向D2D通信系统中非对称双向中继信道的中继选择优化算法;该算法依据定义的非对称性双向D2D链路信道总容量最大化为优化目标,推导了新的目标函数以及确定最优功率分配,并在此基础上通过非线性优化选出最佳中继。仿真结果表明,非对称双向中继通信系统的最优功率分配结果与理想对称双向中继系统的结果一致,而提出的中继选择方案比按理想对称双向中继优化方案得到的链路信道总容量更大,但是相应的计算复杂度会更高。     

基于两阶段求解的动态车辆路径问题研究

采用两阶段求解思想,通过设置定时间隔,将动态信息转化成静态信息,从而实现对动态车辆路径问题的求解.分别建立了初始优化和实时优化阶段的数学模型,以节约算法解为初始解,利用禁忌搜索算法完成初始优化阶段的车辆路径问题求解;在实时优化阶段,分别对节约算法和禁忌搜索算法进行适当修正后再进行求解.利用数值测试实验对客户不同地理位置分布下定时间隔的设置进行测试分析.结果表明,该算法简单明了,易于实现.此外,客户的地理位置分布不同,对定时间隔的敏感性也不同,混合分布最为敏感,其次是随机分布,集聚分布最不敏感;最后,给出了相应的累计服务客户数量曲线,并结合车辆总行驶距离,明确了不同客户位置分布下的较优定时间隔设置.     

下垫式认知无线电网络的鲁棒功率分配算法

针对认知无线电网络功率分配的参数扰动性问题,提出一种基于保护因子的认知无线电鲁棒功率分配算法.该算法根据实际系统信道参数的扰动性,对授权用户干扰功率阈值引入保护机制进行鲁棒规划,运用Lagrange对偶算法和凸优化相关理论得到最优功率分配,解决了下垫式(Underlay)模式下认知无线电网络信道参数扰动性问题.仿真结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,降低了算法复杂度,并提高了认知无线电网络的系统容量.     

高压大容量STATCOM逆变桥缓冲电路的优化设计

提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的缓冲电路优化方法。该方法依据缓冲电路的工作原理将优化设计目标设定为求解三个目标函数的问题,并通过计算关断过程中总损耗最小,进而求得各优化目标的值。最后,以ST1500GXH24型注入增强栅晶体管(IEGT)为例,在PSIM软件中进行仿真验证。结果表明,布谷鸟寻优算法搜索到的最优参数使功率器件表现出了良好的性能。     

Memetic算法及其在分类中的应用研究

群体智能优化算法Memetic算法(Memetic Algorithm,MA)采用进化算法的操作流程,引入局部搜索算子,使其在问题的求解中保证较高收敛性能的同时又能获得较高质量的解,克服了遗传算法等传统全局优化算法易"早熟"的问题,同时避免陷入局部解。在MA框架基础上,提出了全局动态适应MA算法,采用遗传算法为全局搜索算子,k-means算法为局部搜索算子。使用Java语言实现算法并对UCI中分类实验数据集进行测试,结果表明,将遗传算法和k-means结合的全局动态适应MA在分类问题中具有较高准确率。     

基于生物遗传模型的微电网电流保护整定方法

传统微电网电流保护整定方法存在失效率高的问题,因此,提出一种基于生物遗传模型的微电网电流保护整定方法,介绍了微电网电流保护装置硬件结构,分析了测频电路和A/D转换电路。通过演化算法对微电网电流保护进行整定,依据"自然选择"构建"生物遗传"模型对微电网电流进行整定优化,在微电网电流短路故障中,利用电力系统的模型反馈设定初始值,经"自然选择"将初始值进化成最优值。给出演化计算在电流短路故障中的参数优化模型。实验结果表明,采用本文方法对微电网电流保护整定优化后,微电网失效率降低,可靠性增强。     

Parameter optimization of electric bus transmission system based on dynamical evolutionary algorithm

The transmission ratio is the key parameters influence power performance and economic performance of electric vehicle (EV). As a class of heuristic algorithms, Dynamical Evolutionary Algorithm (DEA) is suitable to solve multi-objective optimization problems. This paper presents a new method to optimize the transmission ratio using DEA. The fuzzy constraints and objective function of transmission ratio are established for parameter optimization problem of electric bus transmission. DEA is used to solve the optimization problem. The transmission system is also designed based on the optimization result. Optimization and test results show that the dynamical evolutionary algorithm is an effective method to solve transmission parameter optimization problems.     

IRS辅助的MISO-SWIPT安全速率最大化算法

为增强系统的稳定性,基于智能反射面（intelligent reflection surface,IRS）辅助安全通信,为用户采用功率分配架构的无线携能传输（simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT）技术以提高用户安全速率并降低用户的能量消耗,建立了系统安全速率最大化的目标函数模型;考虑IRS相移约束、基站最大发射功率、功率分配比率约束和用户最低能量采集约束,提出了一种基于交替优化的安全速率最大化算法。利用连续凸近似算法,将目标函数转化为凸的形式;采用交替优化,对耦合变量进行解耦处理;提出一种波束赋形算法以实现安全速率最大化。仿真表明,提出的算法能够有效提升IRS辅助的SWIPT系统的安全速率,至少比其他算法提高了2.63bps/Hz。