求解燃气轮机制造车间调度的混合和声搜索算法

燃气轮机生产属于典型的离散型制造,其多品种小批量的生产特点给车间作业调度带来挑战,导致企业生产效率低下,不能满足产品交货期。因和声搜索算法结构简单易操作,常用于解决此类作业车间调度问题。然而传统和声搜索算法收敛速度较慢,易陷入局部最优。本文构建以最小化最大完工时间为目标的燃气轮机制造车间调度数学模型,提出一种离散型改进多种群混合和声搜索算法进行求解。结合和声搜索算法与变邻域搜索算法的优点,采用基于工序的编码方式进行编码,在种群更新部分引入模拟退火的Metropolis接受准则,提高种群多样性;提出自适应的记忆库保留概率和音调调节率来调节参数,以提高算法的全局寻优能力;加入变邻域搜索以提高算法的收敛速度。通过性能测试及实例验证表明,相较于已有算法,所提算法具有更好的性能。

基于Shapley值与全局和声搜索算法的电网投资组合策略

随着新型电力系统建设的加速推进,电网投资的力度持续攀升,企业须探索更加合理高效的电网投资策略,以实现最优的综合效益。为此,从经济、社会、环保和安全的维度出发,以电网项目投资的综合效益为优化目标,对投资组合策略进行研究。首先,应用Shapley值法对各效益函数的占比进行分摊,以呈现不同效益指标的特性。其次,在考虑投资能力、负荷需求等关键约束的基础上,设计了电网项目投资组合优化模型,并采用全局和声搜索算法进行求解。最后,构建算例对投资组合策略进行验证。算例结果表明,所提方法能够协助决策者在新形势下制定最优的电网投资策略。

改进和声搜索算法的配电网智能规划研究

为提高配电网运行的经济性、可靠性,提出基于改进和声搜索算法的配电网智能规划方法。采用线性潮流计算模式分析配电网当前负荷数据变化状态,以负荷数据作为配电网多目标规划基础,采用网损、开关动作次数最小化、电压平稳定最大化作为目标函数设计配电网多目标智能规划模型,使用改进和声算法以模型进行求解,得到最优配电网多目标智能规划方案。测试结果表明,所提方法可准确计算配电网当前电压幅值与电压相角数据,配电网无功优化容量补偿后,网损与开关动作次数均减小,电压平稳定得以保证。

基于和声搜索遗传算法的桁架结构拓扑优化

为改善传统设计理念和遗传算法优化不足,促进桁架结构离散变量拓扑优化发展与创新,将遗传算法与和声搜索算法混合,同时对遗传交叉和变异分3种情况进行自适应改进,建立了用于桁架结构拓扑优化的新型混合遗传算法——和声搜索遗传算法,利用该方法分别对平面桁架和空间桁架结构进行拓扑优化分析,并与改进遗传算法、拟满应力遗传算法、相对差商法、复合形遗传算法和改进蚁群算法比较,证明了此方法是有效、可行的。

基于正余弦优化算子和Levy飞行机制的和声搜索算法

针对基本和声搜索(Harmony search,HS)算法收敛速度较慢、易陷入局部最优和计算精度不高的缺点,结合正余弦优化算子、Levy飞行机制和参数动态调整策略,提出一种改进的和声搜索算法。该算法在即兴创作阶段,首先引入正余弦优化算子和微调带宽相结合的方式对和声向量进行微调操作,充分利用最优个体和当前个体的位置信息,提高算法的计算精度和收敛速度;再采用Levy飞行机制对微调带宽进行更新,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;在算法迭代过程中,对和声记忆库存储概率、基音微调概率和搜索域进行自适应动态调整,以进一步提高算法收敛性能。在10个基准函数上进行性能对比试验的结果表明,本文提出的算法具有较强的全局搜索能力,较快的收敛速度和较高的计算精度。

基于改进和声搜索算法的配电台区电能质量优化分析

如今电力系统中的电力用户类型较多,给电力系统的电能质量带来了较大的影响,会使系统中的谐波含量较高以及电压不够稳定等,同时在系统中的很多精密设备生产制造企业对电能质量提出了更高的要求,为此有必要对配电台区的电能质量进行合理的优化,从而给电力用户提供更优的电能质量.详细介绍了基于改进和声搜索算法的配电台区电能质量优化方法,并展示了该电能质量优化方法的应用效果.

基于改进和声搜索算法的回声状态网络优化研究

为了解决回声状态网络(ESN)中的输入权值及储蓄池权值采用随机初始化经常会导致结果输出不稳定的问题,提出一种基于和声搜索算法(HS)的回声状态网络模型HS-ESN,该模型通过和声搜索算法可以不断搜索并更新ESN的权值矩阵来得到一个相对较优的输入权值和储蓄池权值,从而达到优化网络的目的;之后对HS算法进行了改进,采用Griewank函数的倒数加以验证,在MackeyGlass_17序列数据集上,对原ESN、XESN、HS-ESN以及改进后的HS-ESN进行了不同储蓄层及不同迭代次数的实验,结果表明HS-ESN与改进后的HS-ESN网络的评价误差值均较低,即经过HS算法优化后,ESN网络的性能得到了明显的提升.

基于改进和声搜索算法的车间布局优化

针对车间布局优化问题,通过建立以最小物料搬运费用和最大非物流关系密切度为目标的优化模型,利用改进和声搜索-遗传算法进行求解,在标准和声搜索算法的基础上,引入遗传算法,克服和声搜索算法对和声库过度依赖的缺点,遗传算法交叉、逆序变异算子的加入丰富了和声库的多样性,增强了和声搜索算法全局寻优能力,加快了收敛速度。最后,利用6个算例验证了该方法可以有效降低车间物料搬运成本,增加车间非物流关系密切程度。

基于细胞型膜计算框架的和声搜索算法及其应用

和声搜索算法为一种元启发式算法,该算法具有参数少、可操作性强等优点,膜计算作为自然计算的一个分支,本身具有较大的发展潜力与完备的计算性.本研究将两者结合,提出一种基于细胞型膜计算框架的和声搜索算法,利用细胞型膜计算框架来构建算法的膜结构,并根据膜计算框架的结构,使用现存的和声搜索算法的迭代方式作为基本膜内的进化规则,设计通信机制使不同膜之间相互传递信息,有利于丰富种群的多样性与平衡算法的全局和局部搜索,并设置外部档案记录最优个体来控制种群进化的方向,从而提高算法的精准搜索能力.最后,在CEC基准函数下进行数值优化实验,仿真结果表明,HS-MC算法在求解数值优化问题上比其他算法具有更好的性能,并使用HS-MC算法优化Elman神经网络的权值和阈值来预测上证指数的开盘指数,预测结果表明,HS-MC算法具有较好的寻优能力和实用性.

基于和声搜索算法的光伏电源选址定容研究

配电网中分布式光伏(distributed photovoltaic, PV)接入比例不断增加,加剧了配电网运行工况的不确定性。研究了PV并网的选址定容问题,仿真分析了PV接入对配电网的影响:首先,从负荷均匀分布模型出发分析网损与PV接入位置,以及与PV容量的关系,然后,建立以网络最小损耗为优化目标的选址定容模型,提出一种基于和声搜索算法(harmony search algorithm, HSA)的选址定容优化方法;最后,在IEEE33节点配电网模型上验证了所提方法的可行性与高效性。仿真结果表明,以网损最小为优化目标的选址定容方案能够改善电压质量,提高配电网的静态电压稳定性。

基于基本环矩阵与改进和声搜索算法的配电网重构

配电网快速重构的关键之一是避免不可行解的产生。文中提出一种基本环矩阵自动生成算法与无不可行解的编码方法,并利用改进和声搜索算法对网络重构模型进行求解。为充分利用和声记忆库信息,该算法采纳模糊聚类的思想,对和声记忆库考虑概率以及微调概率的确定方法进行了改进,使得二者能随着记忆库粒子信息的变化而自适应变化。对33节点与119节点系统的算例进行了仿真,结果表明改进和声搜索算法较其他算法具有更好的寻优快速性与收敛性,同时也验证了所提出重构模型的有效性。

和声搜索算法探索能力研究及其修正

和声搜索算法(harmony search,HS)的一大缺点是它容易陷入局部最优.针对此缺点,深入研究了近期文献中所提出的步长(bw)调整方法.首先具体分析了和声搜索算法即兴创作过程的探索能力,而后推导出在不对称区间下即兴创作过程的探索能力与各参数的关系,并进一步讨论了bw对探索能力和算法收敛的影响,证明了方差期望和均值期望所组成的迭代方程的迭代收敛充分性.基于这些分析和证明,提出一种修正和声搜索算法(modified harmony search,MHS),并分析了参数和声记忆库大小(harmony memory size,HMS)、基音调整概率(pitch adjusting rate,PAR)及和声记忆库的考虑概率(harmony memory considering rate,HMCR)对MHS优化性能的影响.数值仿真结果表明MHS算法优于HS及最新文献所报道的8种改进HS算法,具有良好的优化性能.

混合差分进化-和声搜索算法在结构工程中的应用

为了增强HS算法跳出局部最优的能力,将差分进化算法(DE)的变异和交叉引入到了HS算法中.这种改进的HS算法被称为混合差分进化-和声搜索(HDEHS),它既具有很强的收敛性,又能有效地防止自身陷入局部最优.实验结果表明,与文献中算法比较,HDEHS算法在解决结构工程优化问题中能够找到更好的解,它是解决结构工程优化问题的一个有效的选择.

改进的和声搜索算法在函数优化中的应用

针对函数优化问题,通过分析和声搜索算法的2个关键参数(和声微调概率与和声微调幅度)对算法搜索性能的影响,提出和声微调概率与和声微调幅度随搜索过程的进行而动态适应变化的方法,从而得到9种改进的和声搜索算法。仿真实验表明,所得方法具有较好的优化性能,计算结果优于M_IHS算法。

改进和声搜索算法及其在土坡稳定分析中的应用

土坡非圆临界滑动面的寻求是土坡稳定分析的重要步骤,它是一个多极值的优化问题。利用改进的和声搜索算法和修复策略来寻求复杂土坡的临界滑动面及其对应的安全系数,并对改进和声搜索算法与基本和声搜索算法的结果进行了比较,发现改进和声搜索算法比基本和声搜索算法能搜索到更危险的滑动面,原因在于,改进和声搜索算法在每次迭代步中产生多个新解,而基本和声搜索算法中每次迭代产生一个新解。此外,修复策略比惩罚策略更能有效地搜索解空间。结果表明,改进的和声搜索算法和修复策略可以用来进行土坡稳定分析。

改进的和声搜索算法求绝对值方程

绝对值方程Ax-|x|=b是一个不可微的NP-hard问题。给出一个改进的和声搜索算法,在种群更新过程中,采取"前拉后推"技巧来加速收敛;同时为了保持种群的多样性,在种群更新过程中以一定的概率在可行域内选取。实验结果表明,改进后的算法能够快速地求出绝对值方程尽可能多的解。

基于改进和声搜索算法的电网多目标差异化规划

为提高电网的抗灾能力需对电网进行差异化规划。用全寿命周期内的新增成本和减损效益对规划的经济性和可靠性进行量化,建立了多目标差异化规划优化模型。根据Pareto支配关系制定寻优准则,以效益成本比最大为目标从Pareto解集中选择最优的差异化规划方案。将和声搜索算法应用于模型的求解,引入混沌映射、动态参数设置、改进的音高调整策略以及和声寻优信息共享机制使其能够解决0-1规划问题,并提高其搜索性能。对IEEE 30节点算例的分析表明,该模型正确合理,能得到最优规划方案。与常规的遗传算法和粒子群优化算法进行对比,改进和声搜索算法收敛速度快,具有较好的适应性和鲁棒性。

求解零空闲流水线调度问题的和声搜索算法

针对以总流经时间和最大完工时间为目标的零空闲流水线调度问题,提出了和声搜索调度算法。该算法利用和声搜索算法的优化机理,采用基于浮点数的编码方式和新设计的和声产生方法,扩展了传统和声搜索算法的求解模型,并结合快速插入邻域局部搜索算法,给出了三种混合求解策略。仿真试验表明,该算法具有高效性和优越性。

基于改进差分和声搜索算法的FACTS设备的多目标优化配置

柔性交流输电（flexible AC transmission system,FACTS）设备能有效实现对电力系统参数及网络结构的灵活控制,以降低功率损耗,提高系统稳定性。由于FACTS设备成本较高,因此,建立综合考虑其配置费用和系统运行性能的多目标优化模型具有重要研究意义。该文以系统有功网损最小、设备补偿费用最低、系统电压稳定性最好为目标函数,建立了晶闸管控制串联电容器和静止同步补偿器的多目标优化配置模型。提出了一种改进差分和声搜索算法求解该非线性多目标优化问题,研究结果表明,提出的改进算法比多目标自适应和声搜索算法获得的解集更优,且得到的最优折衷解,在较低的补偿费用下具有更好的电压稳定性和更低的有功损耗。该文提出的多目标优化模型和求解算法能有效指导实际电力系统中FACTS设备的优化配置,具有良好的应用前景。

一种全局和声搜索算法及在PID控制中的应用

PID控制受到H∞多性能标准的限制,是一类约束优化问题.引入了一种全局和声搜索算法(GHS)以解决PID控制问题.由于使用了位置更新和小概率的变异,GHS算法具有很强的收敛性和跳出局部最优的能力.通过结合GHS算法和一种罚函数法来处理目标和约束之间的矛盾.实验结果表明,GHS算法在解决PID控制问题上具有很强的解空间开发能力,它所获得的解要好于文献中所报道的解.