PSO算法在电力系统的应用

粒子群算法(PSO)作为群智能算法的主要方法之一。自提出开始,便引起了众多研究学者的关注。PSO算法属于进化算法的一种,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。在查阅大量文献的基础上,本文首先简单介绍了群智能的概念,简述了粒子群算法的基本原理。然后,详细叙述了PSO算法在电力网络规划,经济调度等电力系统领域中的应用,并回顾了前人及当前的研究成果。最后,指出了PSO算法未来的发展方向和研究重点。     

一种协同进化布谷鸟搜索算法

为提高布谷鸟搜索算法的收敛速度和求精能力,在研究现代智能算法和启发式方法的基础上,提出协同进化布谷鸟搜索算法.分析Lévy Flight飞行搜索机制,将传统布谷鸟算法与粒子群算法相结合,提出基于粒子群算法的协同进化布谷鸟搜索算法.通过对典型非线性测试函数进行仿真测试,分析实验数据和收敛曲线,验证该算法的有效性和可行性.     

基于学习算法的离散型制造业生产能力平衡技术

生产计划与调度是离散型制造业生产管理的技术难点.论文分析了离散型制造业生产计划下达的问题,建立了生产任务均衡分配模型,并用一种新的学习算法对其进行优化.该算法采用了一种新的0-1编码,并通过生产实例验证了该任务分配模型的科学性及实用性、优化算法的可行性及有效性.