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| 一种具有记忆自学习能力的快速动态寻优算法及其无功优化求解 | |
| 摘 要： | 针对传统人工智能在随机复杂环境的适应及交互能力较低问题,有机地将经典强化学习Q(?)算法与多主体协同行为进行高度融合,提出了一种具有记忆自学习能力的快速动态寻优算法.该算法通过与外部环境反复的交互来进行自学习改进,并利用值函数矩阵储存状态-动作对记忆,提出了联系记忆方式,有效地对传统Q(?)算法的动作空间进行降维处理,减小了记忆矩阵的规模;基于多主体协同合作的概念,采用多个主体同时对记忆矩阵进行迭代更新,明显提高了更新速度;在预学习形成良好的记忆后,能快速地进行在线动态优化.最后,文章利用电力系统经典无功优化模型进行了算法测试,IEEE 118节点和IEEE 300节点标准算例仿真表明:本文所提算法在保证较高收敛性的同时,寻优速度能提高到遗传算法、蚁群算法、粒子群等传统人工智能方法的5~40倍,非常适用于大规模复杂电网的在线滚动无功优化. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |