一种新的求解多峰函数优化问题的动态演化算法

本文给出了一种新的求解多峰函数优化问题的定义:定位所有的极值点,包括全局的峰值点和局部的峰值点。传统的演化算法框架都是群体固定的演化迭代过程,对求解多峰函数优化问题时由于无法事先得知峰值点的个数而很难确定合适的群体大小,影响了算法的效率。提出一种群体动态可调的演化方式,使得初始群体大小可任意指定,在演化过程中通过聚集和按比例引入新个体两个过程而动态变化。实验表明,该算法能尽可能多地定位峰值点。

动态优化问题中的演化膜算法

针对现有动态优化算法易陷入局部极值和多样性差等问题,提出了一种动态演化膜算法.依据膜计算理论,所提算法引入膜结构、多重集和反应规则来求解动态优化问题.为了增强在动态环境下的适应能力,所提算法使用了网格策略对搜索空间进行划分,同时设计了4个反应规则来保持算法在动态寻优过程中解的多样性.仿真实验采用标准移动峰测试问题验证算法的求解性能,并分别与3种动态优化算法的求解结果进行比较.仿真结果表明:所提算法提高了搜索过程中解的多样性,且求得的近似最优解更接近于问题的全局最优解,说明所提算法求解动态优化问题是可行的和有效的.

电网公司配电自动化模拟培训系统设计

设计电网公司配电自动化模拟培训系统,为电网公司培训人才提供现场作业模拟环境。首先,通过Mini-pcie接口采集配电网数据,利用缓存单元处理用户自动化培训请求,采用IP核实现缓存单元控制;然后,采用遗传算法获取最优个体,依据模块度函数最大原则选取最优个体作为最优解,通过解码操作划分资源类别;利用动态演化聚类算法处理应用请求,提升人才培训信息反馈的及时性;最后,利用WEB2.0实现电网公司自动化培训系统的展示层UI设计。系统测试结果表明系统可以成功操作现场配电装置的安装调试以及运行维护,适用于电网公司培养实践。