量子粒子群算法在电网规划中的应用

量子粒子群是在粒子群算法的基础上,引入了量子机制,它具有较好的全局收敛性。将量子粒子群算法应用于电网规划问题,克服了传统优化方法易陷入局部最优等缺点。通过18节点实例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于混合粒子群优化的电网优化规划

在电网规划优化过程中,考虑了投资费用、可靠性和对环境的影响等三个因素.首次将粒子群优化(PSO)技术引入电网优化规划,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的电网规划方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.     

粒子群优化算法在项目投资决策中的应用

粒子群优化算法是一种全局随机优化算法，本文将该算法用于项目投资决策，并与经典的动态规划解法进行比较，显示了该方法的简单性、可行性和有效性．     

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.     

改进的粒子群算法在印刷业优化管理中的应用

从印制质量及生产计划两个方面综合考虑,讨论印刷业优化管理的问题．首先对印刷品优先权的确定、印刷错误的研究,建立了印刷业多目标最优化的管理模型;其次通过改进的粒子群算法对该多目标问题进行优化．数值实例表明,该模型在印刷业优化管理中是有效可行的．     

基于改进粒子群算法的造林规划

一直以来造林规划的工作者主要是靠手工进行规划或者运用一些通用的计算机软件来辅助规划,表现出工作繁琐、效率低、设计粗糙、计算不科学.首先给出一种改进的粒子群算法,即使用最简单的罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,然后将不同阶段搜索进度应用到粒子群算法中.该算法在优化目标函数的分析性质上没有特殊要求,并具有较强的全局寻优能力.用该改进粒子群算法来确定在资金、计划、苗木品种和数量等约束条件下小班造林规划最优方案,结果表明该算法在约束条件下造林规划效果很理想.     

约束优化的粒子群改进算法及应用

针对粒子群算法易于坠入局部最优、早熟而造成求解成功率不高的问题引入回退算法的思想,提出一种用于求解工程约束的改进粒子群算法。对优化过程中不合约束的粒子不是简单抛弃,而使其回退到该粒子历史最优,进行下次搜索,这样求解过程中的粒子群搜索能力更强,以增强算法的成功率和运算速度、收敛性。通过对测试函数和工程实例进行仿真测试,并与标准粒子群算法对比,结果表明该算法是有效可行的。     

基于多目标粒子群优化算法的输电网规划

输电网规划是一个离散型、非线性、多目标的混合整数规划问题,难于求解.提出一种多目标粒子群优化算法用来求解输电网规划问题.在输电网规划模型中考虑了建设投资费用、运行费用及网损费用等3方面的因素.多目标粒子群优化算法基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值,并采用了精英归档技术,粒子的全局极值由档案库中的非劣解提供.使用Matlab7.1对Garver-6节点系统进行仿真计算,结果表明:与传统的单目标遗传算法相比,多目标粒子群优化算法获得的规划方案总费用更低,该方法可以提高输电网规划的经济性水平.     

改进粒子群算法在电源规划中的应用

针对电源规划求解难的问题,提出了一种新的求解方法--改进粒子群算法,使用上述方法可大大减少电源规划的计算量,提高计算效率.最后的实例表明,该算法可以较好地解决电源规划问题,有着广阔的应用前景.     

粒子群优化算法在无功优化问题中的应用

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化规划是一个较复杂、多目标、非线性的混合规划.它的目标是在满足约束条件的前提下,使系统的某个指标或多个指标达到最优.在分析配电网无功优化所面临困难的基础上提出了一种粒子群优化算法,并结合IEEE30节点试验系统利用粒子群算法以实现.计算结果表明,这种优化方法有利于提高配电网的无功优化水平.     

粒子群优化算法及其在水库优化调度中的应用

提出了基于粒子群优化算法求解梯级单目标优化调度问题的一般算法结构,该算法通过计算时段库水位的变化范围,把梯级优化调度问题转化为无约束的优化问题处理,使得算法具有稳定、高效的收敛性能.通过对三峡梯级发电优化调度问题的计算,表明该算法是求解梯级优化调度问题的一种有效的手段.     

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．     

粒子群优化算法在水文科学中的应用进展

介绍了粒子群算法的标准算法及流程,探讨了粒子群算法在水库优化调度、水电站经济运行、参数优选等水文领域中的研究成果和存在的问题,指出未来应该加强粒子群算法改进机理和收敛性能的研究,并与其他算法技术相比较、结合,拓展其在水文科学领域的应用范围,为解决水文领域中大量优化问题提供新途径。     

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。     

弹性粒子群优化算法及其在水电优化调度中的应用

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题,提高寻优能力,设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法,建立了水电优化调度数学模型,提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于Matlab语言的优化程序.实例仿真结果表明:弹性粒子群优化算法是有效的;相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法,弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度.     

免疫粒子群算法及其在水库优化调度中的应用

免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及免疫接种功能的原理,改进粒子群优化算法的全局寻优能力,提高收敛速度.在分析水库优化调度的数学模型和IA-PSO算法特点的基础上,提出了基于IA-PSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤.经实例验证,IA-PSO得出的水库优化调度方案优于传统动态规划算法的计算结果,而且算法收敛速度快,为水库调度问题提供了一条新的有效求解途径.     

多目标粒子群优化算法研究

在过去的十多年,粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展．本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程,然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展,最后对该算法未来的研究进行了分析和展望.     

粒子群优化算法及其应用

粒子群算法是近几年来迅速发展起来的,得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法.研究表明该算法具有简单易于实现,可调参数少等优良性质.对粒子群算法理论及其进展情况做了阐述,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望.     

粒子群优化算法在TDOA定位中的应用

提出了接收端在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题.针对TDOA定位方式,该算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标.仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解,相对于其他算法精度更高.