基于多智能体粒子群算法的松嫩平原土地利用格局优化

土地利用格局优化是实现土地资源合理配置的重要方式。本文以松嫩平原典型区域巴彦县为研究区,运用GIS和RS技术,采用Matlab编程,结合多智能体(MA)和粒子群算法(PSO),建立土地利用格局优化模型,以粮食生产、生态安全和社会经济发展为优化目标,设计政府、职能部门和个体三类智能体(Agent),并结合研究区土地利用格局优化目标的决策偏好确定其优化方案。结果表明:①基于多智能体改进粒子群优化算法建立土地利用格局优化模型,实现了研究区土地利用类型数量结构在时空上的合理匹配及其空间构型和空间组合方式合理配置,建立的土地利用格局优化模型可行;②3个优化方案中,方案1更加偏向于生态安全优化目标的实现,方案2更加偏向于社会经济发展目标的实现,方案3更加偏向于粮食生产目标的实现;在研究区土地利用格局子目标决策偏好的实现上,3组土地利用格局优化方案对实现粮食生产、生态安全、社会经济发展等优化目标的决策偏好具有显著差异;③研究区土地利用格局不同优化方案呈现不同土地利用结构,在空间布局上有显著的分异特征。本文完善和丰富了土地利用格局优化的理论基础和研究方法,可为土地利用规划提供有力的技术支撑。

从调度模式经济性角度评估电网风电出力接纳能力

随着风电并网容量的增加,电网出现了一定程度的弃风。调度模式直接影响电网接纳风电的能力。本文分别构建了综合考虑系统运行成本和弃风量最小的调度模式、系统运行成本最小的调度模式以及弃风量最小调度模式的模式。提出利用分层优化的思想求解,外层采用基于分段断点的动态规划法安排机组的启停,内层采用多智能体粒子群算法求解系统运行的相关指标。通过算例计算,从调度经济性角度分析不同调度模式下电网最佳风电出力接纳水平。

执勤行车时间的KMP-RBF融合预测方法

针对执勤车辆沿某一路径行驶时长难以预测的问题,文中提出一种KMP-RBF融合方法,采用GPS定位、悉尼自适应交通控制系统(SCATS)线圈作为融合信号源,建立路况信息选择融合模型,将模糊推理知识表达、MAPSO算法寻优和RBF网络训练相结合,自适应优化系统关键参数,从训练数据库匹配适用时间、空间数据.实验中,使用交通监控系统实测实验用车行驶时长数据,并与预测数据进行对比,从误差率、算法迭代与精确度方面证明文中方法是高效而可靠的.

基于MAQPSO的电力系统无功优化研究

文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法(Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO)求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想,每一个Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子,通过Agent的邻域竞争、自学习等操作,使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真,结果表明该算法有收敛精度高、寻优速度快等优点。

松嫩高平原土地利用格局优化模式建构研究

建构土地利用格局优化模式是实现土地资源合理配置的重要途径。文章以松嫩高平原典型区域巴彦县为研究区,采用GIS和RS技术,利用MATLAB编程,改进多智能体粒子群(MA-PSO)优化模型,建构土地利用格局优化模式。结果表明:①研究区土地利用格局的数量结构和空间布局优化效果显著,优化模式能够实现研究区粮食生产、生态安全和社会经济的协调发展,有利于研究区生态安全目标的实现。②在研究区政府Agent、职能部门Agent和公众Agent共同作用下,建构研究区O-I-A土地利用格局优化模式,包括政府Agent主导的社会经济发展模式、职能部门Agent主导的生态安全模式和公众Agent主导的粮食生产模式。③经过验证,应用该模式研究区土地利用空间格局与研究区土地利用规划方案和实际相符,充分说明该研究方法与思路的可行性。研究成果可为国土空间规划编制提供理论依据和技术支撑。