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基于动态罚函数遗传算法的电磁探测卫星多星规划方法 被引量:23
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作者 陈浩 李军 +1 位作者 唐宇 景宁 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期44-50,共7页
针对电磁探测卫星的特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了基于遗传算法的电磁探测卫星多星规划算法。为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解,引入了基于罚函数法的约束处理方法。针对罚函数法中惩罚系数难以确... 针对电磁探测卫星的特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了基于遗传算法的电磁探测卫星多星规划算法。为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解,引入了基于罚函数法的约束处理方法。针对罚函数法中惩罚系数难以确定的特点,设计了惩罚系数自适应调整的动态罚函数机制。根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决电磁探测卫星多星规划问题。 展开更多
关键词 电磁探测卫星多星规划 约束处理 动态罚函数法 遗传算法
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基于模拟退火算法(SAA)求解列车控制问题 被引量:6
2
作者 陈万里 程家兴 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第3期46-49,共4页
提出了一种解水平轨道的列车节能控制问题的算法 ,该算法考虑了无限制速度和有限制速度两种情形 ,并基于模拟退火算法、动态罚函数法。
关键词 列车控制问题 模拟退火算法 动态罚函数法
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基于人工鱼群算法的最优潮流计算 被引量:23
3
作者 刘耀年 李迎红 +1 位作者 张冰冰 李春亮 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2006年第4期30-33,66,共5页
提出了基于人工鱼群优化算法(AFSA)的最优潮流(OPF)计算方法;算法结合动态调整罚函数的方式,将最优潮流问题转化为一个无约束求极值问题,有效提高了算法的全局收敛能力和计算精度。应用此算法对标准IEEE30节点的电力系统进行最优潮流计... 提出了基于人工鱼群优化算法(AFSA)的最优潮流(OPF)计算方法;算法结合动态调整罚函数的方式,将最优潮流问题转化为一个无约束求极值问题,有效提高了算法的全局收敛能力和计算精度。应用此算法对标准IEEE30节点的电力系统进行最优潮流计算,并与粒子群算法和遗传算法进行了比较,仿真结果表明,该算法能够更好地获得全局最优解,具有实用意义。 展开更多
关键词 人工鱼群算法 最优潮流计算 动态调整罚函数法
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基于改进粒子群优化算法的最优潮流计算 被引量:35
4
作者 俞俊霞 赵波 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2005年第4期83-88,共6页
提出应用粒子群优化算法(PSO)求解最优潮流问题(OPF),并结合动态调整罚函数法将最优潮流问题转化成一个无约束求极值问题,有效提高了PSO算法的全局收敛能力和计算精度。应用此算法对标准IEEE30节点系统进行潮流计算,并与线性规划算法和... 提出应用粒子群优化算法(PSO)求解最优潮流问题(OPF),并结合动态调整罚函数法将最优潮流问题转化成一个无约束求极值问题,有效提高了PSO算法的全局收敛能力和计算精度。应用此算法对标准IEEE30节点系统进行潮流计算,并与线性规划算法和遗传算法进行了比较,结果表明,该算法能够更好地获得全局最优解,具有实用意义。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 动态调整罚函数法 最优潮流计算 线性规划算法 遗传算法
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基于混合优化算法的最优潮流计算 被引量:2
5
作者 黄琳 周家虎 《电力学报》 2011年第2期111-115,162,共6页
应用粒子群(PSO)与人工鱼群(ASFA)混合优化算法求解最优潮流(OPF)问题[1];该算法利用ASFA良好的全局收敛性与PSO的局部快速收敛性等优点,结合动态调整罚函数,将最优潮流问题转化为一个无约束求极值问题。最后,应用此算法对IEEE-30系统... 应用粒子群(PSO)与人工鱼群(ASFA)混合优化算法求解最优潮流(OPF)问题[1];该算法利用ASFA良好的全局收敛性与PSO的局部快速收敛性等优点,结合动态调整罚函数,将最优潮流问题转化为一个无约束求极值问题。最后,应用此算法对IEEE-30系统进行仿真,并与遗传算法、标准PSO算法、ASFA算法进行比较,结果表明该混合算法具有更好的优化性能。 展开更多
关键词 电力系统 最优潮流计算 混合优化算法 粒子群算法 人工鱼群算法 动态调整罚函数法
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求解带约束优化问题的混合式多策略萤火虫算法
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作者 吕莉 潘宁康 +2 位作者 肖人彬 王晖 谭德坤 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2551-2559,共9页
目前多目标优化算法主要针对如何处理多个目标之间的冲突,对于如何处理约束考虑较少,鉴于此,提出一种求解带约束优化问题的混合式多策略萤火虫算法(HMSFA-PC).首先,提出一种改进的动态罚函数策略对约束优化问题进行预处理,将其转换为非... 目前多目标优化算法主要针对如何处理多个目标之间的冲突,对于如何处理约束考虑较少,鉴于此,提出一种求解带约束优化问题的混合式多策略萤火虫算法(HMSFA-PC).首先,提出一种改进的动态罚函数策略对约束优化问题进行预处理,将其转换为非约束优化问题;其次,对萤火虫算法本身进行改进,采用Lévy flights搜索机制有效地增大搜索范围;接着,引入随机扩张因子改进算法吸引模型,使种群突破束缚,有效避免早熟收敛,提出自适应维度重组机制,根据不同迭代时期选择差异性较大的个体进行信息交互、相互学习.为检验算法处理无约束优化问题的性能,将其在基准测试函数上与部分典型算法进行比较;为检验算法处理约束优化问题的性能,将其在实际约束测试问题中与一些顶尖约束求解算法进行比较.结果表明,HMSFA-PC在处理无约束优化问题时具有收敛速度快、收敛精度高等优势,并且在动态罚函数的协作下求解实际约束优化问题时仍具有良好的优化性能. 展开更多
关键词 萤火虫算法 约束多目标优化 动态罚函数法 Lévy flights 随机扩张因子 自适应维度重组
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