基于协同进化法的电力系统无功优化

针对无功优化问题非线性、非连续性等特点以及大范围内无功优化控制变量较多的问题,提出基于协同进化的无功优化算法以及相应的求解步骤。协同进化算法借鉴分解协调的思想,将无功优化问题分解为一系列相互联系的子优化问题,每个子优化问题对应于进化算法的一个种群,各种群通过共同的系统模型相互作用,共同进化,从而使整个系统不断演进,最终达到问题求解的目的。与常规的遗传算法相比,协同进化算法小但能得到更好的优化 结果,收敛性好,而且克服了普通遗传算法计算时间过长的缺点,算例结果表明,该算法更适合于求解大系统的无功优化问题。

基于协同进化算法多无人机协同路径规划研究

为了规划多无人机协同路径,提出一种协同进化算法。首先,生成预选路径,然后,求解协同函数和相关变量,对路径进行优化。该过程的主要目标是在特定威胁水平下找到最优协同路径和飞行速度,以最小化整体威胁代价。该方法综合考虑了多无人机之间的相互作用及外部环境因素,确保执行任务的高效性和安全性。在不同环境(包括二维和三维空间)和不同起飞时间间隔下进行仿真。结果显示,该方法在多种复杂条件下均表现出良好的适应性和有效性。该方法可以较好地解决复杂环境中多无人机协同执行任务时面临的挑战,为未来相关技术的发展和应用奠定基础。