待补偿点定位的粒子群优化算法在配电网无功优化中的应用

根据最大降低网损的原则,首先计算出配电网无功补偿点的位置、个数和待补偿容量,并由此筛选出最优无功补偿的待补偿节点集和补偿容量的取值范围,减少粒子群优化算法最优解的搜索空间.建立了以网损最小为目标的粒子群算法无功优化数学模型,进一步提高了无功优化的效率和质量.以福安电网无功优化补偿为例,并与常规粒子群优化算法比较,验证了该方法的有效性.     

基于遗传算法和粒子群优化算法的电力系统无功优化

从数学的角度分析,电力系统无功优化是一个多变量、多约束、非连续性的混合非线性规划问题,因此,优化过程十分复杂.以减少有功网损为目标函数建立电力系统无功优化计算的数学模型,基于遗传算法和粒子群优化算法,提出一种新颖的混合策略来求解无功优化问题.IEEE 6和IEEE 14节点系统的仿真计算结果表明:与单一的遗传算法或粒子群优化算法相比,该混合策略在优化效果方面具有明显的优势.     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．     

粒子群优化算法在机械优化设计教学中的应用

机械优化设计是机械类专业的一门重要的专业课,目前在机械优化教学中介绍的是传统的优化算法,这些方法对于局部极值及目标函数的可微性有严格要求,不能解决高维、多目标及优化设计问题的要求。粒子群优化算法是近几年发展起来的一种基于群体智能的进化计算技术,对优化问题无可微性和连续性要求,具有全局收敛性,本文在机械优化设计教学中引入了粒子群优化算法,为学生解决复杂工程优化设计问题打下基础。     

粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有“趋同性”。本文提出了改进多粒子群优化算法（IPPSO）,IPPSO是两层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

针对电力系统无功优化问题多变量、不连续、非线性的特点,本文建立了以系统年运行费用最小为目标函数、以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求解.该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的特点.最后,通过对IEEE30节点系统进行无...     

粒子群算法及其在电力系统无功优化中的应用综述

粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是一种基于群体智能的启发式全局优化技术.本文首先介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了算法实现的基本步骤、多种改进形式以及研究现状:其次分析了电力系统无功优化的特点,并对PSO算法在无功优化中的应用做了相应的论述.由于电力系统无功优化是一具多变量、多约束、非线性的组合优化问题,使得PSO算法在电力系统无功优化方面具有广泛的应用前景.     

量子粒子群优化算法在运输问题中的应用

将量子粒子群优化算法用于运输问题求解,用粒子的位置表示运输路径,建立运输路径的数学模型.与遗传算法相比,实验结果表明,该算法在求解运输问题中提高了最优解的精度,且具有较快的收敛速度.     

粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.     

粒子群优化算法在TSP问题中的应用

新型模糊自适应PSO与惯性权值线性递减PSO的测试结果表明,新型PSO在优化单峰函数的性能明显优于后者;对多峰函数的优化问题上,前者比后者具有更大寻找全局最优解的潜力。这些实验是对连续的函数空间的优化问题。为了考察新型模糊自适应PSO在解决组合优化一类离散问题的性能,我们通过对PSO的离散化,使用经典的TSP问题进行测试。     

粒子群优化算法及其在电力系统中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群体智能的进化算法.介绍了PSO算法的基本原理及各种改进方法,总结了近年来PSO在电力系统中的应用研究成果,主要涉及负荷经济分配、机组组合问题、输电网规划、最优潮流计算、无功优化等领域,指出了PSO算法的广阔应用前景。     

用粒子群算法求解迷宫问题

针对传统算法求解迷宫问题存在效率较低的问题,提出了用粒子群算法求解迷宫问题的方法。重新设计了粒子的编码和定义了粒子的适应度值,成功实现了问题到算法的建模。针对不同类型的迷宫问题进行了实验,结果表明:算法具有较好的性能和效率。     

基于硬约束调节的改进粒子群无功优化

在解决电力系统无功优化问题时,粒子群优化存在着处理离散变量困难、易陷入局部最优和不能完全满足不等式约束等情况.为此,在对连续变量进行离散对应的基础上,采用混沌策略增加其寻优性能,并针对边界约束问题提出了将越限的节点电压和功率因数进行"九宫"调节的特色改进方案.以保证粒子的飞行能被控制在可行解空间中,从而形成了新的改进粒子群优化算法.通过IEEE标准节点系统和某地区实际电网的计算分析,表明该算法在寻优速度、寻优质量等方面均具有很好的效果.     

基于PPSO算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以降低系统的有功损耗,保证系统运行的安全性和经济性.采用向量粒子群优化（PPSO）算法求解电力系统无功优化问题,在算法中通过初始化得到向量的相位角,并将相位角引入速度更新过程,这样可以更有效地提高搜索精度.在IEEE-14节点系统中,采用PPSO算法、标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法和改进吸引排斥粒子群优化算法进行无功优化仿真实验对比,结果表明,PPSO算法可以更好地降低有功损耗.     

二进制粒子群优化算法在车辆路径问题中的应用

车辆路径优化问题是一类实用价值很高的NP组合问题,针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了一种新的基于二进制的粒子群优化算法,并将该算法应用于车辆路径优化问题,建立了相应的数学模型和求解算法.将该算法通过与遗传算法、混合蚁群算法和标准粒子群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性.     

求解作业车间调度问题的粒子群优化算法

讨论了作业车间调度问题的数学表达模型,考虑将粒子群优化算法与差异演化算法的优点结合起来,提出求解作业车间调度问题的新的混合粒子群优化算法,对7个标准算例的仿真结果表明了算法的有效性和优越性.     

改进粒子群算法在作业车间调度问题中的应用

调度问题是一类典型的NP-hard问题,传统粒子群优化算法在解决该类问题上具有一定的局限性.通过分析其优化机理,提出了改进粒子群算法,结合了粒子群优化算法的全局搜索能力和交换粒子位置的局部搜索能力,提出了新的粒子编码方法--基于粒子坐标值排列编码(PPP),发展了一种快速、易实现的新的混合启发式算法.大量实验仿真结果表明本算法可以有效求解作业车间调度问题,通过与遗传算法比较,验证了改进粒子群算法是求解Job-shop调度问题可行而高效的方法.     

一种求解非线性约束优化问题的粒子群优化算法

提出一种新的基于粒子群优化算法求解非线性约束优化问题的方法.通过引入自适应的退火罚因子和不可微精确罚函数来处理约束条件,可以使算法逐渐搜索到可行的极值点.数值实验证明了算法是有效的.     

求解聚类问题的混合粒子群优化算法

建立了聚类分析问题模型,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决聚类问题。该算法可 进一步改进,思路是利用K-均值方法的结果作为一个粒子。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较 好,特别是交叉策略A和变异策略B的组合算法最好。