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。

基于改进和声搜索算法的有源配电网优化调度

优化调度策略是有源配电网对分布式能源实施主动管理的核心技术,也是有源配电网安全经济运行的重要保障。文中以不同类型分布式电源的出力为控制变量,构建了突出电压质量提升和运行成本降低为目标的模糊化调度模型。引入均匀分布的初始和声库及变维数和声记忆库对基本和声搜索算法的改进用于调度模型的求解。通过IEEE33节点系统上的大量仿真测试和比较分析,验证了所建立的优化调度模型和改进算法的正确性和有效性。

基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法。算法将玉米叶片病害图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进和声搜索算法的适应度值,通过改进和声搜索算法寻找最优的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对玉米叶片病害图像进行分割。选取强光、中光、弱光条件下三幅玉米叶片病害图像进行分割实验,结果表明采用基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效提高玉米叶片病害图像中病斑分割的效果。

一种新的多目标改进和声搜索优化算法

针对标准和声搜索算法存在收敛不稳定及不能用于多目标优化问题的缺陷,通过引入交叉算子、自适应记忆内搜索概率和调节概率,改进了传统的和声搜索算法;根据Pareto支配关系,结合算法和声记忆库内信息完全共享的特性,提出了基于动态Pareto最优前沿的能够求解多目标优化问题的多目标改进和声搜索算法。通过几个典型函数的仿真测试表明,提出的算法能够高效稳定地收敛于Pareto最优前沿,获得分布均匀的Pareto解集。

基于改进和声搜索算法的配电网多目标综合优化

针对含分布式电源(distributed generator,DG)的配电网,DG注入配电网的功率直接影响配电网重构结果。提出了一种基于改进和声搜索算法的配电网综合优化方案,该改进算法在产生和声库时引入混沌序列,利用反向学习策略产生新解,在搜索陷入局部最优时引入整体分布算法,使得算法能够快速收敛。将可调整出力的DG引入配电网重构的过程中,从而获得多目标配电网重构与DG注入功率的综合优化方案,最终达到降低网络损耗与电压偏移率的目的。以IEEE33节点测试系统进行了仿真计算,结果验证了文中方法的有效性。

改进和声搜索算法优化支持向量机的柴油机故障诊断研究

针对基本和声搜索算法在优化支持向量机参数时,其局部搜索能力不足且后期收敛速度比较慢的缺点,提出利用改进和声搜索算法对支持向量机相关参数进行选择优化(IHS-SVM)的方法。在这一方法中,将原算法中控制参数—记忆库取值概率(HMCR)、微调概率(PAR)和调节宽度(bw)由静态值改进为随迭代次数的不同而进行动态变化。通过对UCI中的2个数据集进行分类正确率测试,并与未优化的支持向量机(SVM)和基本和声算法优化的支持向量机(HS-SVM)测试结果对比,证明了该改进方法的优越性。最后,将其用于柴油机故障诊断,并将分类正确率与未优化SVM和HSSVM分类结果进行比较,进一步说明改进和声搜索算法优化的支持向量机(IHS-SVM)能获得更高的分类结果正确率,即证明了该改进方法的实用性。

基于改进和声搜索算法线路过载控制策略研究

为避免因切除故障线路引起潮流转移造成其它正常线路过载的问题,提出了一种基于改进和声搜索算法的线路过载控制策略。首先,构建包含发电机组与用户负荷有功调整最小和电压偏移最低的双目标优化控制模型;然后,根据所建模型的特点引入基本和声搜索算法,为进一步提高算法收敛性和搜索速度,采用均匀分布的初始和声库及变维数和声记忆库对其进行改进,并应用于该模型的求解,得到线路过载控制策略;最后,采用陕西省实际电网作为算例验证了所提控制策略的有效性。

求解航天器最优交会问题的改进和声搜索算法

针对航天器最优交会问题,基于C-W模型建立一种燃料时间混合指标,并提出一种改进和声搜索(AHS)算法进行求解.在AHS算法中,提出一种全局均匀学习操作,利用了当前全局最优和声的指导作用,取代了原始和声搜索算法的基音调整操作,增强全局搜索和局部搜索的平衡,并对参数PAR进行了有效的动态调整,以更好适应算法的搜索进程.利用几个最优交会实例对AHS算法的有效性进行了测试,数值结果表明AHS算法能够取得满意的结果,并且优于其他算法.

改进和声搜索算法求解一般整数规划问题

设计了一种改进的和声搜索算法对一般的整数规划问题进行求解,在计算机上予以实现。经实验测试,相对遗传模拟退火算法和混合遗传算法,获得了同样甚至更好的解。由于改进和声搜索算法使用灵活,因此对于线性和非线性的整数规划问题都能进行求解。

采用改进最优模糊C均值聚类和改进和声搜索算法的配电网动态重构

针对配电网络动态重构中的开关操作次数约束难以处理与和声搜索算法寻优效率低的问题,分别提出了改进的最优模糊C均值聚类法和改进的和声搜索算法,利用前者对研究时间区间的负荷进行聚类从而将配电网动态重构转为以聚类中心代表各分段负荷的多个静态重构子问题,利用后者对各静态重构问题进行求解。每个时间点的优化网络结构由相应的聚类中心的重构结果决定,由此得到配电网络重构的操作时间点和操作开关。在IEEE 33节点配电系统负荷数据的基础上构建1天的负荷数据并对该系统进行动态重构。研究结果表明,该方法能够控制开关操作次数,提高静态重构算法的寻优效率。

基于改进和声搜索算法的微电网优化调度研究

微电网作为智能电网中至关重要的一部分,以分布式发电(DG)、储能系统(ES)和负荷用户为调控对象,在上级电网正常运行时并网运行,在上级电网故障时能够实现孤岛运行.微电网优化调度对保护环境、提高经济性和提高电网稳定性具有重要作用.文中以最小化微网运行成本、环境保护成本和失负荷惩罚成本为目标建立微电网多目标优化调度模型,并基于动态概率参数和虚拟适应度提出一种改进多目标和声搜索算法应用于本文提出的微电网优化调度模型.以中国北方某微电网为例进行仿真分析.仿真结果表明,文中所提出微电网优化调度方法能够在消纳新能源发电的同时提升微电网的经济性、环保和供电可靠性.

改进和声搜索算法的船舶航行路线设计

提出改进和声搜索算法的船舶航行路线设计方法,准确避让航行路线上的障碍物,提高船舶航行路线规划精度。采用K-means算法聚类处理船舶航行海域栅格,通过标记区分可航区域、障碍物及浅水区,膨胀处理障碍物,使船舶与之保持安全距离,根据船舶航行环境及约束条件构建船舶航行路线规划模型,通过迭代次数实现基本和声搜索算法HMCR,PAR参数的自适应更新,利用改进后的和声搜索算法实现路线规划模型的求解,完成船舶航行路线的设计。实验结果表明:该方法可实现船舶航行海域栅格的聚类处理,能够实现船舶航行路线的最短设计,并具有较高的运行效率。

改进和声搜索的智能RGV动态调度策略研究

针对智能RGV物料调度问题,为保证系统工作效率最高,提出解决一般问题的改进的和声搜索优化算法IHS。通过构建CNC等待时间的标准差与RGV移动时间加权求和的目标函数,使用递归算法计算CNC等待时间,使用蒙特卡洛算法计算RGV移动时间,建立多目标优化模型以及和声搜索算法RGV动态调度模型,解决智能RGV调度问题。实验结果表明,该算法在确保实现研究目标的同时尚具有较高的鲁棒性。

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。

一种改进的和声搜索算法

针对实值函数优化问题,基于基本和声搜索算法及蝙蝠算法,提出一种新的改进和声搜索算法HS-Bat.新算法保留了和声搜索的搜索机理,但对和声搜索中和声记忆库外的搜索方法用蝙蝠算法作了改进,对和声记忆库内新解产生方法也作了相应的调整,从而提高了原算法的搜索效率.利用Matlab编程对改进后算法寻找最优解的稳定性及精确度进行测试.结果表明改进后的算法有更好的效果,值得进一步研究与推广应用.

基于改进和声搜索算法的水电与风电长期协调投资规划模型

构建了基于投资成本最小化和CO2排放量最小化的发电容量长期投资规划模型;介绍了改进和声搜索算法的作用机理和操作步骤;结合情景模拟分析了不同水电容量和风电容量对发电容量投资组合投资成本和CO2排放量的影响,优化了兼顾经济效益和环境效益的发电容量长期投资规划方案。

一种改进的全局和声搜索算法求解线性互补问题

给出求解线性互补问题的一个新方法。将线性互补问题等价地转化为绝对值方程,进而转化为一个不可微优化问题。提出了一个改进的和声搜索算法,算法使用位置更新和小概率变异策略。实验结果表明,本算法具有较强的全局搜索能力、数值稳定性好、参数少等优点。本方法对矩阵M无限制,适用于各类线性互补问题。

混合和声搜索算法求解基于学习效应的PFSP问题

置换流水线调度问题(Permutation Flow-shop Scheduling Problem,PFSP)作为流水线调度问题的子问题,实质是一个著名的组合优化问题,其已被证明了是NP完全问题中最困难的问题之一。带学习效应的PFSP问题是一种更符合实际问题的模型,为了更好地解决此问题,在此提出了一种混合遗传算法和粒子群算法的改进和声搜索算法。对CAR1问题及其学习型调度进行了仿真实验,结果表明所提算法的可行性和有效性。

改进型混合式永磁调速器的优化设计

提出通过改进混合式永磁调速器的结构来弱化轴向与径向磁场耦合;基于面心立方复合设计法构造训练样本,并使用支持向量机建立改进型混合式永磁调速器的预测模型;对和声搜索算法进行改进并将其用于改进型混合式永磁调速器预测模型的求解,得出了混合式永磁调速器的最优结构。通过仿真软件进行仿真研究,仿真结果表明采用该优化方法设计的改进型混合式永磁调速器性能得到了较大的改善。

面向个性化需求的燃料电池测试台价值评估方法

针对不同个性化需求的燃料电池测试台(fuel cell test bench,FCTB)难以评价和量化评估的问题,提出一种基于改进和声搜索算法的FCTB价值评估方法.针对不同FCTB的个性化需求,建立了FCTB综合评估指标体系;结合用户的个性化需求,采用模糊层次分析法分配指标权重,构建价值定量评估模型,将权重求取问题转换为约束优化问题;提出一种改进和声搜索算法对问题进行求解,通过设计解向量生成机制和参数自适应调整策略,用于提高传统和声搜索算法的求解效率和搜索能力.仿真结果表明,本文方法在计算效率和精度方面具有优势,并能够根据不同的需求特性实现对FCTB方案做出定量的价值评估.