改进遗传算法在分布式电源选址定容中的应用

提出了基于节点号的Prüfer数编码遗传算法,用于分布式电源的选址定容和配电网结构协同优化规划。利用图论生成配电网运行时理论上可行的树型拓扑结构,对其按Prüfer数原理编码;用整数编码方式对分布式电源的接入节点和安装容量进行编码,使配电网的结构优化和分布式电源选址定容合并为同一染色体基因的进化问题。此编码方法使染色体长度比支路开关二进制编码方式缩短;利用Prüfer数编码的优点对算法中交叉、变异操作进行一定的限制和改进,解决了其他编码方式在交叉、变异过程中容易产生非法解及修复难的问题,提高了算法效率和收敛速度。最后,通过实例计算验证了此算法的可行性和优越性。

基于粒子群优化算法的集成电路无网格布线

提出了一种改进的粒子群优化算法,并将其应用于集成电路布线,建立了相应的优化模型。对于给定的版图布线平面,该算法结合无网格算法的思路,首先由障碍图形和各个线网的端点生成一个包含最短路径的无网格访问点阵,然后根据粒子群算法的思路建立初始粒子位置矩阵,并利用其全局寻优功能找到当前布线路径上的最短路径.

粒子群优化算法在配电网网架优化规划中的应用

粒子群优化(PSO)算法已经成功地用于求解连续域问题,但是对于离散域问题的求解研究还很少。文中使用模糊离散粒子群优化算法,用于求解配电网网架优化问题。采用模糊矩阵表示粒子的位置和速度。为了处理配电网辐射性结构的约束条件,引入了图论中的最小生成树问题。最后对算例进行测试,检验该方法的有效性及应用效果。

广域光传送网逻辑拓扑的优化设计

基于波分复用的光组网技术是下一代传送网的最佳解决方案 ,分组业务光传送网结构设计的核心是虚拓扑的最优化问题 描述了最优虚拓扑问题的主要特点 ,提出了一种广域光传送网优化虚拓扑的设计原则 ,优化的目标是使吞吐量最大并且使延迟最小 并采用Prufer数的方法来随机产生一组可行的虚拓扑算法 ,给出了将虚拓扑嵌入到给定的物理网络的一种启发式算法 ,并使用遗传算法 (GA)来优化虚拓扑 ,从而得到最优解 光传送网虚拓扑的设计问题在实践上非常重要 。

Gridless Net Routing of Integrate Circuit with Particle Swarm Optimization Algorithm

Particle swarm optimization algorithm is presented for the layout of ＂Integrate Circuit （IC）＂ design. Particle swarm optimization based on swarm intelligence is a new evolutionary computational tool and is successfully applied in function optimization, neural network design, classification, pattern recognition, signal processing and robot technology and so on. A modified algorithm is presented and applied to the layout of IC design. For a given layout plane, first of all, this algorithm generates the corresponding grid group by barriers and nets＇ ports with the thought ofgridless net routing, establishes initialization fuzzy matrix, then utilizes the global optimization character to find out the best layout route only if it exits. The results of model simulation indicate that PSO algorithm is feasible and efficient in IC layout design.

基于节点编码的最小生成树算法

以图论和遗传算法为基础,提出了求最小生成树问题的基于节点编码的遗传算法.该算法采用Prufer数对最小生成树进行编码。初始群体由系统随机产生,在遗传操作中采用单点交叉操作及基本位变异操作。实例表明,该算法可得到多个最优解。