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题名基于反向学习遗传算法的船舶舱室布局优化方法
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作者
董增财
刘寅东
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机构
大连海事大学船舶与海洋工程学院
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出处
《大连海事大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期16-22,共7页
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文摘
为实现舱室布置参数化、智能化,针对船舶舱室布局优化设计的特点,建立包括舱室间物流强度目标、邻近强度目标和固定位置目标的多目标优化模型.在建立数学模型基础上,运用基于反向学习优化种群产生法改进的遗传算法求解该模型,通过扩大解的搜索范围使其跳出局部最优,引导种群找到全局最优解.最后,运用建立的优化模型和改进后的遗传算法进行仿真实验,得到了更加合理的结果,验证了本文方法的可行性和有效性.
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关键词
船舶舱室布局
多目标优化
遗传算法
反向学习优化
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Keywords
ship cabin layout
multi-objective optimization
genetic algorithm
reverse learning optimization
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分类号
U661.3
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名考虑静暂态电压稳定性的风电并网系统无功规划
被引量:6
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作者
赵晶晶
朱仁杰
黄阮明
李敏
何欣芹
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机构
上海电力学院电气工程学院
国网上海市电力公司经济技术研究院
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出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019年第11期1650-1655,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51207087)
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文摘
文章提出了计及风电及负荷出力不确定的考虑静暂态电压稳定的风电并网系统无功规划方法。建立了以降低网损、无功规划成本和提高静暂态电压稳定性为目标的风电并网系统无功规划模型,利用高斯反向学习粒子群优化算法(GOL-PSO)求解不同风电参与方式的无功规划方案,比较得到风电最佳参与规划方式及风电并网系统最优无功规划方案。最后,利用Matlab对风电并网的IEEE39系统进行无功规划仿真测试,验证所提方法的正确性和可行性。
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关键词
风电并网系统
静暂态电压稳定性
高斯反向学习粒子群优化算法
最优无功规划方案
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Keywords
wind power integrated systems
static and transient voltage stability
GOL-PSO
optimal reactive power planning
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分类号
TK89
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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