基于改进蚁群算法的电力工程数据分析管控方法研究

为了平衡电力工程数据管控的收敛速度与解的多样性,提出了一种新型的启发式通信异构双种群蚁群算法(HHACO)。该算法通过将启发式通信、3-OPT局部搜索规则及异质蚁群系统相结合,并进行设计。其中启发式交流是一种间接交流策略,有助于改善解的偏差,而3-OPT算法能够提高解的多样性,异质蚁群则侧重于平衡收敛速度。通过分析电力建设项目目标控制,建立了费用-工期-质量动态多目标优化模型,进而实现了对电力工程进度的综合管控。将HHACO与经典蚁群优化算法、粒子群算法和模拟退火算法进行比较的结果表明,HHACO在大规模问题上的性能更优,且在保证质量的基础上缩短了1/4的工期,具有良好的实际应用效果。