基于改进扩大邻域禁忌搜索算法的电力系统无功优化

阐述了改进扩大邻域禁忌搜索(FITS)算法,建立了基于FITS算法的无功优化数学模型,并采用IEEE 14节点模型进行算例分析。计算结果表明,相较于基本禁忌算法(TS)及扩大邻域禁忌算法(ITS),改进后的算法收敛快,寻优能力强,在不考虑严格的实时性要求时,基于FITS算法的优化能使网损有较大程度的降低,且电压质量也有明显改善,提高了系统运行的合理性和经济性。因此,FITS算法在改善电压质量、降低电网损耗方面更具经济价值,证明了FITS算法在电力系统经济运行中的有效性和合理性。

基于扩大搜索邻域A~*算法的平滑路径规划

针对A*算法规划路径长度不是最优和路径拐点较多的不足,提出一种扩大搜索邻域的改进A*算法;其次为提高算法寻路效率,利用最小二叉堆优化A*算法OPEN列表数据存储结构;最后采用三次均匀B样条曲线平滑处理改进A*算法规划路径。仿真实验表明:基于扩大搜索邻域和最小二叉堆的改进A*算法规划路径长度更短、路径拐点更少,且算法路径规划效率显著提高;三次均匀B样条曲线的后处理消除了路径上的尖峰拐点。

基于改进A^*算法的水面无人船全局路径规划

A^*(A-star)算法是无人船全局路径规划中常用的算法之一,但是其规划的路径是不平滑、局部最优解的问题困扰着研究人员。针对该问题提出一种基于A~*算法改进的路径规划算法。该算法在栅格化的二维环境模型上扩大节点搜索邻域至24和48邻域,在更大的优化空间内得到全局最优解,且路径更加平滑。仿真实验结果表明,该算法在路径最短的基础上能够提高拐点的平滑度和路径的安全性。

同时取送货车辆路径问题的改进粒子群优化算法

同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)是指车辆在服务过程中,对顾客同时进行取货和送货服务,针对这类问题,提出一种改进的粒子群优化算法。通过惯性权重的更新和路径链接更新策略有效地扩大算法的搜索空间,从而改进了算法的性能。另外,采用邻域搜索扩大策略(ENS)加快了算法的搜索速度。最后,应用所提出的改进的粒子群优化算法求解了两类同时取送货的车辆路径问题的算例。结果表明,该算法与经典的求解结果相比较,取得了比较好的计算结果,表明该算法是求解同时取送货车辆路径问题的有效工具。