基于多粒子群分层分布式优化的配电网重构

为解决多环网配电网重构问题,采用控制理论的分层思想,提出了多粒子群分层分布式优化算法。在第一层将配电网每个环网看成一个子系统,各子系统单独优化,降低了算法维数。第二层进行各子系统之间相互协调,并把各个子系统的最优值作为当前粒子的个体最优值,进行第二次粒子群优化。算法结合配电网络的特点,提出了孤岛和环网的处理原则,提高了迭代过程中有效解的产生概率。最后对2个典型IEEE测试系统进行仿真计算,结果表明本文提出的算法在优化精度,收敛到全局解的次数和收敛速度上均有明显改善。

基于多智能体粒子群的快速碰撞检测算法研究

在层次包围盒的基础上,提出一种基于多智能体粒子群的快速碰撞检测方法。算法首先利用层次包围盒方法快速减小物体间可能发生的碰撞检测区域,并基于随机碰撞检测核心思想将问题转变为物体特征对间距离机制的非线性优化问题,在建立的层次拓扑结构基础上,结合多智能体系统技术和粒子群算法的进化策略,设计了一种多智能体粒子群算法来求解碰撞检测问题。通过仿真测试表明,该算法具有很高的搜索效率和寻优性能,能够满足碰撞检测的实时性要求。

基于粒子群算法的输电线路工程造价多方案优选分析

根据输电线路工程量的组成和电力工程计价原理,对各种建设方案下的工程造价及其影响因素进行系统分析,建立了输电线路工程造价影响因素的递阶层次结构体系和输电线路工程造价优化数学模型,编制了工程造价优化分析程序,并将其原理、方法和程序应用于某110 kV输电线路工程,得出了该工程的最优规划建设方案.

基于改进粒子群算法的机车二系弹簧载荷分配优化

针对机车二系弹簧载荷优化调整这一复杂的多变量优化问题,为进一步提高现有求解方法的优化效果和计算效率,将烟花算法融入粒子群算法,提出一种具有分层递阶结构的改进粒子群算法,算法为3层架构,其中,底层是基础层,为加入维变异算子的粒子群算法,是改进算法的基本框架;中间层是融合层,为引入烟花算法爆炸机制的粒子更新层,主要用于扩大算法搜索范围,提高全局搜索能力;顶层是扰动层,引入扰动因子,避免算法因陷入局部搜索而进行的大量无为冗余迭代,加快全局收敛速度。用典型测试函数对改进算法性能进行测试,并将其应用于机车二系弹簧载荷分配优化调整仿真实验。研究结果表明:改进算法与传统遗传算法、烟花算法和粒子群算法相比,全局搜索能力更强,鲁棒性更好,求解精度更高。

基于双层规划的网络化防空作战编队结构优化

科学、合理的网络化防空作战编队结构是确保编队自身安全,提高作战任务可靠性和有效性的重要保证。针对网络化防空作战编队结构优化问题,首先,定义了编队防空结构的相关概念,分析了编队防空作战的一般过程;其次,基于双层规划理论,分别以掩护节点与核心节点距离最大、编队抗饱和攻击能力最强为上下层目标,综合考虑探测角度覆盖、火力拦截时间、导弹二次捕捉等因素,建立了作战编队防空结构双层优化模型;然后,引入层次粒子群算法,对模型进行求解,并给出了具体运算步骤;最后,以水面舰艇编队防空结构优化为例,求解最佳编队防空结构,计算最大抗饱和攻击能力。通过与典型的纵队、弧形编队的对比,验证了模型与方法的合理性与可行性。

基于多种群分层粒子群优化算法的电力系统低压减载优化方法研究

低压减载是维护电力系统电压稳定的一道重要防线。最优减载问题是离散变量(地点和轮次)和连续变量(各轮的控制量)的混合优化问题。提出了一种利用多种群分层粒子群优化算法(HSPPSO)求解最优减载问题的新思路,采用受动态电压约束的系统最优潮流所建立的优化模型,以所切负荷总量最小为目标函数。最后以IEEE-39节点作为算例,结果与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)对比,得出在同样的稳定裕度和迭代次数要求下,HSPP-SO算法总能够得到最小的减载量,表现出了在求解UVLS问题时的良好适应性。