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电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解,但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷,因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制,提高算法效率;引入正余弦搜索机制,加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动,防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明,该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上,性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法. 相似文献
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改进的花朵授粉算法在微网优化调度中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了用于解决微网优化调度问题的群智能算法.针对微网优化调度问题的多目标、多约束条件等特点,对微网优化调度问题建模;提出了改进的花朵授粉算法,并将其应用到微网优化调度问题.在初始化时,采用对立点方法增加种群多样性和优化搜索空间;局部更新时,使用一种新的局部更新算子提高算法收敛速度;此外,为了减少计算量和避免陷入局部最优,定义了是否使用遗传操作的判断条件.仿真结果表明,该算法性能优于原始花朵授粉算法和遗传算法等其他算法. 相似文献
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