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Inverse Problem of Flame Surface Properties of Wood using a Repulsive Particle Swarm Optimization Algorithm 被引量:1
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作者 Kyung-Beom Yoon Won-Hee Park 《Journal of Thermal Science》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第2期173-178,共6页
The convective heat transfer coefficient and surface emissivity before and after flame occurrence on a wood specimen surface and the flame heat flux were estimated using the repulsive particle swarm optimization algor... The convective heat transfer coefficient and surface emissivity before and after flame occurrence on a wood specimen surface and the flame heat flux were estimated using the repulsive particle swarm optimization algorithm and cone heater test results. The cone heater specified in the ISO 5660 standards was used, and six cone heater heat fluxes were tested. Preservative-treated Douglas fir 21 mm in thickness was used as the wood specimen in the tests. This study confirmed that the surface temperature of the specimen, which was calculated using the convective heat transfer coefficient, surface emissivity and flame heat flux on the wood specimen by a repulsive particle swarm optimization algorithm, was consistent with the measured temperature. Considering the measurement errors in the surface temperature of the specimen, the applicability of the optimization method considered in this study was evaluated. 展开更多
关键词 repulsive particle swarm optimization Cone calorimeter Flame heat flux Flame surface properties
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基于双策略协同进化的QPSO算法及其应用 被引量:2
2
作者 何光 卢小丽 李高西 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期418-423,共6页
为更好地提升量子粒子群优化算法(QPSO)的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法(DSQPSO)。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种... 为更好地提升量子粒子群优化算法(QPSO)的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法(DSQPSO)。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种吸引点构造的思路,做到个体和种群更好地融合以及信息的互通;分别考虑了最优平均位置与全局最优和粒子的历史最优之间的联系,对粒子搜索范围作出了重新定义;此外,在迭代过程中,借助随机扰动机制对全局最优位置进行调整,以保持种群的多样性。通过18个测试函数将DSQPSO算法与PSO、QPSO、RQPSO和LQPSO四种算法在收敛精度和鲁棒性方面进行对比;进而在两个具体的工程优化问题上,应用改进算法与八个智能算法进行了寻优结果比较。实验表明DSQPSO算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其计算精度和收敛效果均有明显优势。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 协同进化 局部吸引点 最优平均位置 工程应用
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基于粒子群算法的江西景点自驾游路线规划 被引量:1
3
作者 宋艳艳 李广宏 +2 位作者 朱玲 夏传林 郑巍 《现代计算机》 2023年第11期28-32,共5页
随着服务产业的快速增长,每逢假期各个旅游景点都成为了度假胜地。越来越多的人喜欢自驾前往旅游景点,如果想自驾去多个景点,如何规划旅游路线让旅游路径花费的时间最短成为了一个难题。粒子群优化算法具有收敛速度快、参数少、算法简... 随着服务产业的快速增长,每逢假期各个旅游景点都成为了度假胜地。越来越多的人喜欢自驾前往旅游景点,如果想自驾去多个景点,如何规划旅游路线让旅游路径花费的时间最短成为了一个难题。粒子群优化算法具有收敛速度快、参数少、算法简单易实现的优点,通过不断迭代更新找到最优解。利用粒子群优化算法对江西的13个5A级景区进行了路径规划。通过百度拾取坐标系统获得景点经纬度坐标,进一步转换为距离进行计算,从而得出途径13个旅游景点的最短路径,并把导航的真实距离作为实验结果。通过实例证明,粒子群优化算法在解决路径优化这类问题上的有效性。 展开更多
关键词 粒子群算法 路径规划 江西景点
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混合粒子交互微粒群算法 被引量:7
4
作者 姚成玉 王斌 +1 位作者 陈东宁 张瑞星 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期198-207,共10页
针对现有微粒群算法仅考虑单一一种引斥力规则使得其搜索能力存在的不足,考虑在不同搜索阶段采用不同的引斥力规则,提出搜索后期引力增强型混合引斥力微粒群算法(LAPSO算法)。利用拟态物理学中的引斥力规则使粒子保持多样性,提高算法的... 针对现有微粒群算法仅考虑单一一种引斥力规则使得其搜索能力存在的不足,考虑在不同搜索阶段采用不同的引斥力规则,提出搜索后期引力增强型混合引斥力微粒群算法(LAPSO算法)。利用拟态物理学中的引斥力规则使粒子保持多样性,提高算法的全局搜索能力;当进入到具有全局最优解的区域时,增强引力作用、减少斥力作用,利用比自身适应度好的粒子和全局最优解粒子的引力作用,提高算法的局部搜索能力。为进一步提高LAPSO算法的优化性能,将其与混合全连接型-环形拓扑结合,提出混合粒子交互微粒群算法(HIPSO算法)。通过6个Benchmark函数进行测试,结果表明,与现有的扩展-微粒群、微-微粒群、中值导向-微粒群等算法相比,所提的LAPSO算法、HIPSO算法具有较好的种群多样性,具有更好的寻优精度、收敛率和最优解搜索能力。结合文献[7]中的柔性流水车间调度离散优化实例和文献[20]中的超声振动加工工艺参数连续优化实例,验证了HIPSO算法的最优解搜索能力。 展开更多
关键词 微粒群算法 引斥力 LAPSO算法 混合粒子交互 HIPSO算法
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扩展的微粒群算法 被引量:17
5
作者 莫思敏 曾建潮 谢丽萍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期811-816,共6页
微粒间的作用方式是影响微粒群算法的关键因素.为克服微粒群算法的早熟问题,提出一种扩展的微粒群算法(EPSO).基于拟态物理学中的引斥力思想,重新构建微粒间的作用方式.通过微粒间适应值的比较定义微粒间作用的引斥力规则,使微粒在所有... 微粒间的作用方式是影响微粒群算法的关键因素.为克服微粒群算法的早熟问题,提出一种扩展的微粒群算法(EPSO).基于拟态物理学中的引斥力思想,重新构建微粒间的作用方式.通过微粒间适应值的比较定义微粒间作用的引斥力规则,使微粒在所有微粒对其产生的引斥力的合力方向上随机地移动寻找最优解.扩展的微粒群算法与相关算法进行比较,仿真结果表明:它能够有效提高微粒群算法的全局优化性能. 展开更多
关键词 微粒群算法 拟态物理学 引斥力规则
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一种基于多样性策略的粒子群算法 被引量:6
6
作者 徐刚 杨玉群 +1 位作者 刘斌斌 吴海莲 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2013年第1期17-21,共5页
在扰动粒子群算法的基础上,提出了一种基于多样性策略的粒子群算法(ARPPSO)。该算法通过随机扰动全局极值对速度进行更新,并在速度更新中引入吸引和排斥机制控制种群多样性,同时在位置更新公式中,利用真实物理反弹理论将解空间外的粒子... 在扰动粒子群算法的基础上,提出了一种基于多样性策略的粒子群算法(ARPPSO)。该算法通过随机扰动全局极值对速度进行更新,并在速度更新中引入吸引和排斥机制控制种群多样性,同时在位置更新公式中,利用真实物理反弹理论将解空间外的粒子反弹回解空间内,有效地保持了种群的多样性。提出的算法经过基准函数的模拟实验验证,并与其他已有算法进行了比较。实验结果表明,除了保持粒子快速收敛性能外,很大程度上避免了早熟收敛,提高了收敛精度。特别是在复杂多峰函数优化上具有很强的竞争力。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 种群多样性 吸引 排斥 物理反弹理论
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基于数据的SecRPSO-SVM短期电力负荷预测 被引量:18
7
作者 孙海蓉 谢碧霞 +1 位作者 田瑶 李卓群 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1829-1836,共8页
针对支持向量机在建模中的参数选取问题,提出一种二阶振荡和带斥力因子的粒子群优化算法优化支持向量机参数。采用非线性递减权重平衡算法的全局和局部搜索能力,二阶振荡因子保持种群多样性,提高全局搜索能力。斥力因子使粒子在搜索空... 针对支持向量机在建模中的参数选取问题,提出一种二阶振荡和带斥力因子的粒子群优化算法优化支持向量机参数。采用非线性递减权重平衡算法的全局和局部搜索能力,二阶振荡因子保持种群多样性,提高全局搜索能力。斥力因子使粒子在搜索空间均匀分布,避免陷入局部最优。针对电力负荷的非线性、时变性、受多因素影响的复杂特点,提出一种基于数据的支持向量机预测模型,综合考虑天气、时间因素、历史负荷对预测结果的影响。仿真表明该方法可以建立短期电力负荷的有效高精度预测模型。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群算法 二阶振荡 斥力因子 数据分析 短期电力负荷
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搜索后期斥力增强型混合引斥力微粒群算法及可靠性优化应用 被引量:3
8
作者 陈东宁 姚成玉 +1 位作者 王斌 张瑞星 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第21期2930-2936,共7页
将利用贝叶斯网络构造的系统故障概率函数作为可靠性指标,考虑费用、质量、体积构造了资源约束函数。针对微粒群算法引斥力规则的不足,提出了搜索后期斥力增强型混合引斥力微粒群算法(LRPSO算法):在搜索前期,使微粒在其他微粒的引斥力... 将利用贝叶斯网络构造的系统故障概率函数作为可靠性指标,考虑费用、质量、体积构造了资源约束函数。针对微粒群算法引斥力规则的不足,提出了搜索后期斥力增强型混合引斥力微粒群算法(LRPSO算法):在搜索前期,使微粒在其他微粒的引斥力作用下进行最优搜索,以保持种群多样性;在搜索后期,减小引力、增强斥力,利用斥力项避免微粒陷入较差位置,以提高局部搜索能力。算法测试和可靠性优化实例验证了LRPSO算法的有效性。 展开更多
关键词 可靠性优化 贝叶斯网络 引斥力 LRPSO算法
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采用多样性引导粒子群算法的干式空心电抗器优化设计 被引量:4
9
作者 张成芬 赵彦珍 马西奎 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期64-69,共6页
针对粒子群优化(PSO)算法易于早熟收敛的问题,提出了采用多样性引导的吸引-排斥粒子群优化(DGARPSO)算法,并应用于干式空心电抗器的优化设计中.该算法在吸引-排斥粒子群优化(ARPSO)算法中引入变异操作,即当进化群体多样性或个体极值群... 针对粒子群优化(PSO)算法易于早熟收敛的问题,提出了采用多样性引导的吸引-排斥粒子群优化(DGARPSO)算法,并应用于干式空心电抗器的优化设计中.该算法在吸引-排斥粒子群优化(ARPSO)算法中引入变异操作,即当进化群体多样性或个体极值群体多样性小于下限值时,以一定概率对粒子的位置进行变异,从而使得粒子在群体多样性很低时飞离群体的聚集位置,有效减少了PSO算法的早熟收敛现象,同时还比较了均匀变异、高斯变异和柯西变异对优化结果的影响.对50kV.A干式空心电抗器的仿真结果表明,DGARPSO算法提高了全局搜索能力,比GA算法、PSO算法和ARPSO算法具有更好的寻优性能. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 吸引 排斥 多样性引导 变异 干式空心电抗器
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求解二次分配问题的离散粒子群优化算法 被引量:30
10
作者 钟一文 蔡荣英 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期871-874,共4页
提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法.根据二次分配问题及离散量的特点,重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性.算法中定义了排斥算子来保持粒... 提出了一种求解二次分配问题的离散粒子群优化算法.根据二次分配问题及离散量的特点,重新定义了粒子的位置、速度等量及其运算规则,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和平均多样性.算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性,使用局部搜索算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间勘探和局部求精间取得了较好的平衡.在QAPLIB的实例上的仿真结果表明,离散粒子群优化算法具有良好的性能. 展开更多
关键词 离散粒子群优化 二次分配问题 排斥算子 局部搜索算子
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基于吸引排斥机制的粒子群优化算法 被引量:4
11
作者 赵鹏军 刘三阳 李超 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期542-544,557,共4页
针对标准粒子群优化算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的PSO算法,该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到PSO算法中,充分利用粒子间的相互影响,修正了其速度更新公式,从而维持了群体的多样... 针对标准粒子群优化算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的PSO算法,该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到PSO算法中,充分利用粒子间的相互影响,修正了其速度更新公式,从而维持了群体的多样性,增强了粒子跳出局部最优解的能力。实验仿真结果表明,改进的PSO算法提高了进化后期的收敛速度,有效避免了PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较高的收敛精度。 展开更多
关键词 粒子群优化 早熟收敛 吸引排斥机制 复杂函数
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一种基于距离行为模型的改进微粒群算法 被引量:7
12
作者 王辉 钱锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第30期30-32,共3页
提出一种基于距离行为模型的改进微粒群算法,根据微粒所处区域来调整其飞行的速度。在吸引区域微粒加速飞向群体最优位置,在排斥区域按正常速度飞行。为了研究算法的性能,对几种典型高维非线性函数进行了测试。研究结果表明,与基本微粒... 提出一种基于距离行为模型的改进微粒群算法,根据微粒所处区域来调整其飞行的速度。在吸引区域微粒加速飞向群体最优位置,在排斥区域按正常速度飞行。为了研究算法的性能,对几种典型高维非线性函数进行了测试。研究结果表明,与基本微粒群算法相比,改进后的微粒群算法提高了算法的收敛速度和收敛精度,改善了算法的性能。 展开更多
关键词 微粒群算法 吸引 排斥 距离行为微粒群算法
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一种基于生物趋化的改进粒子群算法 被引量:2
13
作者 王星博 李本威 +1 位作者 李泽辉 于光辉 《海军航空工程学院学报》 2012年第1期89-93,98,共6页
针对标准粒子群算法进行多极点函数优化时易导致早熟收敛及陷人局部最优的问题,把生物趋化原理引入到粒子群优化算法中,改变传统粒子群优化算法只存在吸引操作而没有排斥操作的单向性,提出一种保持种群多样性的改进算法,并对其关键... 针对标准粒子群算法进行多极点函数优化时易导致早熟收敛及陷人局部最优的问题,把生物趋化原理引入到粒子群优化算法中,改变传统粒子群优化算法只存在吸引操作而没有排斥操作的单向性,提出一种保持种群多样性的改进算法,并对其关键参数的选择进行了研究。仿真实验结果表明,与传统粒子群优化算法相比,基于生物趋化的粒子群算法对于处理复杂的多峰函数或优化问题,可显著提高算法的全局寻优性能。 展开更多
关键词 粒子群优化 生物趋化 吸引操作 排斥操作 种群多样性 标准测试函数
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改进微粒群算法反演参与性介质辐射物性 被引量:1
14
作者 齐宏 陈琴 +1 位作者 任亚涛 阮立明 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1244-1249,1268,共7页
为了准确、快速地反演参与性介质的辐射物性,本文利用有限体积法(FVM)求解频域辐射传递方程获得的反射及透射信号的振幅信息,结合扩散微粒群(RPSO)、吸引扩散微粒群(ARPSO)以及变异的吸引扩散微粒群(MARPSO)三种智能优化算法,同时反演... 为了准确、快速地反演参与性介质的辐射物性,本文利用有限体积法(FVM)求解频域辐射传递方程获得的反射及透射信号的振幅信息,结合扩散微粒群(RPSO)、吸引扩散微粒群(ARPSO)以及变异的吸引扩散微粒群(MARPSO)三种智能优化算法,同时反演了激光辐照下各向同性散射的一维均匀平板介质的衰减系数、单次散射反照率。在其他条件均相同的情况下,吸引扩散微粒群(ARPSO)所需的计算时间相比于其他两种算法有明显的降低。使用ARPSO在存在误差情况下进行了反演,发现即使在测量误差为10%时,其反演参数的最大相对误差不超过5%,说明该算法鲁棒性较好。 展开更多
关键词 辐射反问题 吸引扩散微粒群算法 频域辐射传输方程 有限体积法 辐射物性
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自学习的量子粒子群优化算法改进 被引量:1
15
作者 盛歆漪 孙俊 +1 位作者 周頔 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第20期24-29,共6页
分析了量子行为粒子群优化算法,着重研究了算法中群体粒子的搜索行为,对算法中局部吸引点进行了分析,提出针对粒子在搜索过程中所处的不同搜索环境,将粒子的搜索行为分为四种类型,并能够自适应地学习优化问题环境,采用合适的学习模式,... 分析了量子行为粒子群优化算法,着重研究了算法中群体粒子的搜索行为,对算法中局部吸引点进行了分析,提出针对粒子在搜索过程中所处的不同搜索环境,将粒子的搜索行为分为四种类型,并能够自适应地学习优化问题环境,采用合适的学习模式,提高算法整体优化性能;将改进后的自学习量子粒子群算法与其他一些改进方法通过CEC2005 benchmark测试函数进行了比较,最后对结果进行了分析,仿真结果显示自学习方法能够显著改善量子粒子群优化算法的性能。 展开更多
关键词 粒子群算法 自适应学习 局部吸引点 搜索模式
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采用HC-MARPSO算法的软件测试数据生成方法 被引量:1
16
作者 雷航 韩炫 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期885-889,898,共6页
在吸引排斥粒子群算法(ARPSO)基础上,引入新的种群多样性度量指标和排斥操作,提出改进的吸引排斥粒子群算法(MARPSO)。结合爬山算法(HC)的局部收敛能力和改进的吸引排斥粒子群算法避免早熟的特点,提出基于爬山算法和改进吸引排斥粒子群... 在吸引排斥粒子群算法(ARPSO)基础上,引入新的种群多样性度量指标和排斥操作,提出改进的吸引排斥粒子群算法(MARPSO)。结合爬山算法(HC)的局部收敛能力和改进的吸引排斥粒子群算法避免早熟的特点,提出基于爬山算法和改进吸引排斥粒子群算法(HC-MARPSO)的软件测试数据自动生成方法。实验结果表明,该算法在生成测试数据的效率上高于遗传算法、粒子群算法。 展开更多
关键词 测试数据自动生成 爬山算法 粒子群算法 软件测试 吸引排斥粒子群算法
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基于种群关系的多种群粒子群协同优化算法 被引量:2
17
作者 刘悦 杨桦 王青正 《计算机系统应用》 2021年第10期148-155,共8页
传统粒子群优化算法容易陷入局部最优解,搜索效率不高,针对此问题,提出了一种基于种群关系和斥力因子的多种群粒子群优化算法SRB-PSO (Swarm-Relation-Based PSO).根据当前搜索结果定义种群之间统治、对等和被统治3种关系,通过引入斥力... 传统粒子群优化算法容易陷入局部最优解,搜索效率不高,针对此问题,提出了一种基于种群关系和斥力因子的多种群粒子群优化算法SRB-PSO (Swarm-Relation-Based PSO).根据当前搜索结果定义种群之间统治、对等和被统治3种关系,通过引入斥力因子来保证种群间搜索的多样性,并通过统治和被统治关系提高算法的搜索效率,从而在改善算法的全局搜索性能的同时提高解的质量.将算法与其他几种主流粒子群优化改进算法在标准测试集上进行对比,实验结果证明了SRB-PSO算法能较好地保持粒子多样性,全局搜索能力强,在解决多峰函数时的性能优于其他几种主流粒子群优化改进算法. 展开更多
关键词 粒子群优化 多种群 种群关系 斥力因子 多峰问题
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基于数据的SecR-PSO算法热工过程辨识 被引量:1
18
作者 谢碧霞 孙海蓉 田瑶 《计算机仿真》 北大核心 2018年第8期270-276,共7页
针对传统开环辨识方法对热工系统运行过程扰动大及适应能力差的问题,研究了一种二阶振荡和带斥力因子的粒子群优化算法,并应用于过程辨识中。上述辨识方法基于数据分析拟合出系统的传递函数,无需考虑激励信号源的形式,应用全局搜索算法... 针对传统开环辨识方法对热工系统运行过程扰动大及适应能力差的问题,研究了一种二阶振荡和带斥力因子的粒子群优化算法,并应用于过程辨识中。上述辨识方法基于数据分析拟合出系统的传递函数,无需考虑激励信号源的形式,应用全局搜索算法进行参数优化,二阶振荡因子维持种群多样性,增强全局搜索能力,斥力因子优化搜索空间粒子的分布特性,防止陷入局部最优,实现优化辨识系统的结构参数。上述方法用于辨识典型单容水箱液位系统和空气预热器进口氧量传递函数。仿真结果表明,上述辨识方法辨识精度较高且简单有效。 展开更多
关键词 闭环辨识 粒子群优化 二阶振荡 斥力因子 数据辨识
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基于含扰动的改进吸引排斥粒子群算法的电力系统无功优化 被引量:1
19
作者 王琳 马成 《黑龙江工程学院学报》 CAS 2020年第2期10-13,24,共5页
电力系统无功优化可以改善电网的无功分布,有效地降低网络有功损耗,保证经济效益。针对粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在物种多样性下降和易于陷入局部最优的问题,提出含扰动的改进吸引排斥粒子群算法。该算法通过对物种多样性... 电力系统无功优化可以改善电网的无功分布,有效地降低网络有功损耗,保证经济效益。针对粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在物种多样性下降和易于陷入局部最优的问题,提出含扰动的改进吸引排斥粒子群算法。该算法通过对物种多样性和迭代次数进行判断,优化速度更新公式和位置更新公式,较好地克服传统粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在的不足,通过对IEEE-14节点系统进行仿真验证,验证提出的算法可以更好地降低有功损耗,证明该方法的有效性。 展开更多
关键词 无功优化 有功损耗 含扰动的改进吸引排斥粒子群算法 IEEE-14节点系统 仿真验证
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“逆群”协作粒群方法及在函数优化中的应用
20
作者 侯俊钦 陈得宝 +1 位作者 李峥 方振国 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2557-2561,共5页
为提高不同粒子群之间的协作性能,减小粒子群局部收敛现象,提出了一种"逆群"协作粒子群方法,利用不同动作特性的两个群之间的相互协作,来提高粒群算法的性能。在此方法中,一个粒子群追随较好的位置,另一个群是远离较差的位置... 为提高不同粒子群之间的协作性能,减小粒子群局部收敛现象,提出了一种"逆群"协作粒子群方法,利用不同动作特性的两个群之间的相互协作,来提高粒群算法的性能。在此方法中,一个粒子群追随较好的位置,另一个群是远离较差的位置,与传统的粒子协作方法不同,在粒子飞翔的过程中,两群不仅交换较好的信息,同时也交换较差的信息,通过充分利用这两种信息,两群共同完成任务的求解。在完成算法设计的基础上,对两个群的运动特性和算法的收敛性进行分析,通过函数的优化实验验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 粒子群优化 逆群协作 函数优化 吸引群 排斥群
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