基于多策略改进麻雀搜索算法的并联冷机系统节能优化

针对并联冷机系统负荷分配优化问题,提出一种基于多策略的改进麻雀搜索算法,以系统功耗最小为优化目标,以各冷机的部分负荷率为优化变量进行求解.在改进算法中,首先,针对基本麻雀搜索算法初始解的质量差且不均匀问题,引入混沌序列机制对位置初始化;然后,针对算法初期易早熟导致搜索精度低的问题,提出将粒子群算法中的速度概念引入发现者的位置更新公式中,提高算法的寻优精度.为了避免算法长期陷入局部最优,结合狼群算法猛狼的跟随策略优化跟随者的位置,自适应调整个体权重提高算法的收敛速度;接着,选取两个测试案例对所提出算法的性能进行详细测试,并与其他常用算法对比,改进的麻雀搜索算法在案例中最高分别可节能17.8%和23.97%;最后,运用实际系统仿真平台验证所提出改进算法收敛快、运行时间短、鲁棒性好的优点.