新型混沌优化方法的研究及应用

为了克服现有混沌优化方法在大空间，多变量问题中的不足，提出了一种新型的混沌优化方法，该方法利用了一类在有限区域范围内折叠次数无限的一维迭代混沌自映射进行混沌搜索，比一般的有限折叠次数代混沌自映射具有更好的混沌特性，因此，选取优化变量的搜索空间，并不断提高搜索精度，构造新型的混沌优化方法，实验算例和仿真结果表明，新型混沌优化方法具有较高的搜索效率与搜索精度，是解决优化问题的一种有效方法。     

基于变尺度混沌粒子群算法的梯级水电站水库优化调度研究

将混沌和变尺度思想引入粒子群算法中,提出一种变尺度混沌粒子群算法,并将其应用于梯级水电站水库优化调度中.该算法采用混沌初始化粒子的位置和速度;再利用混沌提高了种群的多样性和粒子搜索的遍历性;最后采用变尺度思想,根据搜索进程不断缩小优化变量的搜索空间,来改善PSO算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的全局优化能力.计算结果...     

自适应折叠混沌优化方法

针对传统混沌优化方法中优化结果对搜索初始值要求极高以及搜索效率较低的问题,提出一种自适应折叠混沌优化方法。该方法首先提出一种新型无限折叠混沌映射,并证明了该映射无有理数不动点;根据映射关系式建立混沌模型求解Lyapunov指数,并基于该混沌模型对搜索初值采用大幅度改变和小幅度改变两种方式来考察映射对初值的依赖程度。采用所提映射取代传统的有限折叠映射作为混沌产生器,提高了混沌的动态优化性能,通过在优化过程中不断缩小优化变量的搜索空间来提高搜索效率和精度。实验结果表明,该方法的优化结果不依赖于初始值位置,具有搜索效率高的特点。与Logistic映射和Tent映射优化方法相比,平均搜索效率分别提高了71.6%和62.6%。     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

多极值函数的混沌优化法

为了克服混沌优化方法在缩小优化变量的搜索空间前所进行的全局性、遍历性的盲目搜索,提出了一种基于混沌搜索方向的全局最优方法。在多维函数优化当中,该方法首先通过混沌机制确定搜索方法,将问题转化为一维搜索问题,然后采用其他搜索算法求解一维优化问题,此方法有利于改善盲目搜索的缺点。仿真结果表明该方法在搜索速度上具有一定的提高。     

改进混沌优化算法在二级倒立摆控制中的应用

针对二级倒立摆模糊控制器需要对大量参数进行调整,以及可能出现的规则爆炸问题,本文提出了一种基于混沌优化的模糊控制器的设计方法。将常规模糊控制器进行加权变论域处理,并且对常规混沌优化方法进行改进,采用新的二次载波方式将优化变量转变成混沌变量,通过混沌搜索的方式对当前工作点进行扰动,在搜索过程中通过时变参数的初始值的设定逐渐减少扰动幅度。本文使用Matlab/Simulink对二级倒立摆进行优化仿真研究,分析比较了各种方法的控制效果。结果表明模糊控制器经过混沌搜索的优化后,具有良好的鲁棒性好和适应性。本文提出的改进的混沌优化算法对多变量快速时变系统的模糊控制器的设计提供了一种有效的改进方法。     

并行混沌优化算法在分包商选择中的应用

为了提高工程优化问题的寻优效率,提出一种用于求解优化问题的改进并行混沌优化算法。根据当前解中精英个体的分布情况从优化变量的定义域中划分出精搜索空间。在优化过程中,精搜索空间不断缩小,搜索概率不断增加,这可保证算法具有较快的收敛速度。同时,算法始终以一定概率保持对原搜索空间进行混沌搜索,这可保证算法始终具有全局寻优能力。函数优化以及分包商选择等组合优化问题可利用该算法进行有效求解。仿真实验结果表明:对于相同的优化问题,改进的并行混沌优化算法可以求得更好的优化解,从而证明该方法具有良好的寻优性能。     

采用并行计算的混沌优化方法

基于混沌理论的基本概念,分析了几种不同的混沌变量用于优化问题的方法,针对混沌算法对初始值的敏感依赖性,提出了采用并行计算的混沌优化方法(P-Chaos)。令搜索从不同的初始值同时出发,降低对初始值的敏感度,加快搜索速度。对3个测试函数进行优化计算仿真的结果表明,并行混沌优化方法取得了满意的应用效果。     

一种改进的混沌优化方法研究

为提高混沌优化方法的寻优速度和求解精度,本文提出一种改进的混沌优化方法,该方法结合幂函数载波和变尺度混沌优化方法的优点,在第一次载波中利用幂函数全局寻优,在第二次载波中,以当前最优解为中心,不断缩小优化变量的搜索区间进行双侧局部寻优。仿真结果表明,该方法可以明显提高收敛速度和精确性。     

基于区间套混沌搜索的混合优化方法

基于对Logistic映射混沌变量概率分布的研究,提出了一种区间套混沌搜索方法,避免了混沌搜索的盲目性.将区间套混沌搜索方法与共轭梯度法结合,提出了一种混合优化方法,利用区间套混沌搜索方法搜索到近似最优点,再用共轭梯度法求得最优点.数值计算结果表明,该方法可显著提高优化效率.     

一种新的电力系统无功优化方法

提出了一种应用混沌优化理论求解电力系统无功优化的新方法．该方法以有功网损最小作为目标函数，在控制变量的约束范围内求取相应最小目标函数的最优值．用类似载波的方法将混沌变量引入到优化变量中．利用混沌运动的遍历性和貌似随机性的特点直接对目标函数寻优．并以IEEE14节点、30节点、57节点和118节点系统为例进行计算和分析．计算结果表明，该方法具有较好的全局收敛性，并且结构简单，使用方便，是有效解决电力系统无功优化问题的一种新途径．     

基于改进粒子群算法的电力系统负荷预测

为了提高电力系统负荷预测的精度,并考虑到电力系统负荷的混沌特性,提出了将蜜蜂进化型粒子群算法和混沌神经网络相结合的负荷预测方法.构建了混沌神经网络模型,提出了蜜蜂进化型PSO算法(Bee Evolution Modifying Particle Swarm Optimization, BEMPSO);以此来训练混沌神经网络参数,并且分别对基本粒子群优化算法和BEMPSO优化算法的模型进行仿真预测.结果表明提出的BEMPSO混沌神经网络负荷预测方法具有较强的泛化能力和较高的精度.     

进化规划在优化无功调度中的应用

利用进化规划求解最优潮流问题,在变异尺度,适应度函数值,群体规模等方面进行了研究。在求解最优潮流这个具有多局部极小值的寻优方面,把进化规划所求的结果和传统的基于梯度寻优的ＢＦＧＳ法所求的结果进行比较,指出了进化规划在处理非连续的非平滑的函数寻优方面优于传统的寻优方法。     

混沌动态模糊神经网络及变压器故障诊断的应用

提出一种结合动态模糊神经网络和混沌优化算法的故障诊断方法,将混沌变量引入模糊神经网络结构和参数的优化搜索.利用混沌优化的动态模糊神经网络建立变压器故障诊断模型,此模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使得每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正.仿真结果表明,混沌动态模糊神经网络算法精度高、迭代步骤少、收敛快,对识别和预测变压器状态具有较高的精度和效率,并可方便有效地应用到其他领域.     

双向模块简化技术在电力系统稳定性仿真中的应用

应用隐式积分法进行电力系统暂态稳定仿真时，常采用牛顿法求解非线性方程．为便于求解，提出了双向模块简化技术，将牛顿法迭代中线性增量方程的求解分解为正向简化和反向回代过程．正向简化利用模块接口消去发电机等子系统方程，得到易求解的电力网络方程．反向回代求解电力网络方程，通过模块接口依次回代求解发电机及其控制器变量．该技术体现了电力系统内在的模块性，保持了牛顿仿真算法收敛速度快、没有交割误差的优点，同时具有模块清晰、易扩展和易编程等特点．将该仿真算法应用在10发电机39节点新英格兰系统的仿真验算中，结果表明了该算法的有效性和合理性。     

电力负荷的混沌预测方法

借助混沌分析理论介绍了电力负荷时间序列的混沌性识别技术,给出了一种基于混沌负荷序列的预测方法--基于相空间轨迹演化模式的预报模型,该方法具有预测精度高、计算速度快的优点,在短期负荷预测中可获得相当满意的结果.     

计及静态电压稳定的变尺度混沌无功优化

选择系统有功网损作为目标函数，同时考虑满足电压水平和电压稳定性两个约束条件来探讨无功优化问题,介绍了变尺度混沌优化算法，该算法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度，从而有较高的搜索效率，将该算法应用于计及静态电压稳定的电力系统无功优化问题，并对IEEE14节点系统进行了仿真计算，计算结果验证了算法的有效性．     

基于改进遗传算法的配电网动态无功优化

综合混沌变异的泛化能力和邻域搜索的局部寻优能力,实现配电网动态无功优化问题的快速求解.利用混沌神经元的输入输出特性建立变异算子与种群多样性测度的自适应关系,实现种群多样性的动态调节,提出基于优秀个体特征信息的邻域搜索,实现局部寻优.在编码过程中,结合配电网动态无功优化的特点提出一种由投运组数和投运时间构成的两段式整数编码方式,缩短了染色体长度、消除了不可行码.IEEE69配电网算例结果表明本文方法在全局收敛性以及克服早熟等方面具有优势.     

进化策略方法在电力系统无功优化中的应用

将进化策略方法应用于电力系统无功优化,通过对不同类型的变量采用不同的变异方法,解决了模拟进化法中同时处理整型变量和连续变量的混合优化问题。算例表明,该方法具有全局收敛性好,适应性强的优点,并能提高优化解的可行性,其结果优于常规方法。