基于改进磷虾群算法的水电站频率控制

针对复杂的水电站调速系统难以确立精确数学模型导致传统比例-积分-微分(PID)控制器控制精度低、自适应能力差等问题,提出了一种改进磷虾群算法对其PID控制器参数进行优化。对磷虾群算法引入进化因子α以及优化算子β以增加算法自适应调节能力。首先将频率误差以及频率误差变化率代入到改进的磷虾群算法控制器中,通过算法迭代得到一组使目标函数最小的PID参数,将这组参数赋给PID控制器对系统进行控制。仿真结果表明:经过该算法优化后的控制器相较于传统PID控制器超调量明显减小、调解时间大大缩短。

区域破坏重建的蚁群优化算法

传统蚁群算法在解决旅行商问题(TSP)有较大的优势,但也存在一些不足,如收敛速度慢、易陷入局部最优等。针对这些问题,提出区域破坏重建的蚁群优化算法(RDRACO)。RDRACO应用区域破坏重建算法解决因信息素积累而陷入局部最优的问题,并将蚁群算法的信息素更新规则和全局更新策略进行了调整,使之与该算法匹配。另外在蚁群路径选择中加入2-Opt算子,加快收敛速度和提高收敛精度。实验采用TSPLIB中的20个经典TSP数据集对RDRACO进行仿真实验,仿真结果表明:RDRACO算法通过较少的迭代次数就可找出数据集较小TSP的已知最优路径,并在数据集较大TSP收敛精度上有显著的优化。RDRACO在提高收敛速度的同时具有较高的精度和较好的鲁棒性。