应用改进模拟植物生长算法求解无功优化问题

为了提高求解电力系统无功优化问题的计算速度,提高得到全局最优解的概率,保证电力系统的安全、经济、稳定运行,论文对模拟植物生长算法进行了改进并应用于求解无功优化问题;提出了最佳生长点集规模和变步长的寻优策略,调整了无功优化的约束条件和变量类型。理论分析与IEEE30节点系统的计算分析结果均表明该研究方法求解系统无功优化问题,对系统参数要求更宽松,计算速度更快,寻优能力更强。

基于改进模拟植物生长算法的多层可重构设施布局方法

在对模拟植物生长算法进行改进的基础上,建立了一种多层可重构设施布局方法。该方法引入了空间填充曲线来表征布局方案,可以实现任意两个设施之间的互换,确保设施不被分割;考虑了柔性面积需求、设施形状约束系数、电梯能力约束等因素,使获得的方案更加接近实际情况;建立了以物流成本和重构成本为绩效评价目标的多层可重构设施布局模型;对模拟植物生长算法进行了改进,在此基础上设计了多层可重构设施布局寻优改善算法,该算法具有设置参数简单、全局寻优、搜索速度较快等特点。最后用算例说明了该方法的有效性。

基于改进模拟植物生长算法的机组检修计划优化

随着计算机技术的迅速发展,人工智能方法在动态组合优化问题中得到了广泛应用。针对发电机组检修计划优化问题,以生产费用与检修费用之和最小为目标建立了机组检修计划优化模型,以全部待检修机组启动检修时段的组合为决策变量,提出了一种利用改进模拟植物生长算法进行求解的方法,同时对各种不同的约束条件,分别给出了相应的处理方法。针对基本模拟植物生长算法的不足,在生长点集规模和步长选取2方面对其进行了改进。算例结果表明,该方法计算速度更快、寻优能力更强。

基于改进模拟植物生长算法的电子废弃物回收选址

以浙江省废弃移动电话回收为例,对回收站点设置初始位置,利用Stanford模型估算移动电话废弃量,并根据浙江省各个地级市的区域面积、区域生产总值及区域人口数量确定各个城市的移动电话废弃量,然后采用改进的模拟植物生长算法求得回收模型的最优解,为电子废弃物流中的回收站点选址提供了一定的参考。

改进模拟植物生长算法求解汽车维修车间瓶颈工序的多目标动态调度问题

通过对瓶颈的合理调度可以有效地提升系统效率,钣喷工序是整个汽车维修服务系统的瓶颈。针对于此,结合优化调度理论,对汽车维修车间瓶颈工序调度问题的特性、模型和算法进行了研究,提出了多目标动态调度策略。从最小化目标、机器环境、加工特征和约束等方面分析了瓶颈工序调度问题的特征,建立了对应的数学模型。运用混合重调度策略和改进模拟植物生长算法实现了瓶颈工序多目标动态调度问题的求解。最后,以实例分析验证了算法的可行性和有效性。

基于改进模拟植物生长算法的应急物流中心选址研究

结合自然灾害的特点,建立了以总成本(包括应急服务设施点建设成本、运输成本和灾害损失成本)最小为目标的选址模型,并运用改进的模拟植物生长算法进行求解。首先运用一个启发式算法(聚类方法)求出初始方案,并以此为初始值运用模拟植物生长算法得出最终方案,这样可以极大地降低算法的迭代次数,从而快速得到最优解。最后,通过一个算例验证了本算法的正确性及有效性。

基于改进模拟植物生长算法的集装箱码头插船调度优化

为解决临时接受计划外船舶到港作业的插船调度问题,建立了综合考虑港口安排插船作业的成本最小优化模型,将模拟植物生长算法(PGSA)改进后进行求解。经过对实际案例进行计算分析后表明,所建模型和算法可以有效解决上述问题并取得了较好结果。为验证算法的有效性,同时引入遗传算法进行计算对比,结果显示经改进的PGSA在求解过程中具有较好的收敛速度与精确度。采用本文建立的模型和算法能够快速解决临时插船的调度调整问题,为集装箱码头在特殊情况下泊位调度优化提供了解决问题的思路和方法。

基于改进模拟植物生长算法的配电网重构

针对基本模拟植物生长算法的不足,在生长点集规模方面对其进行了改进。将改进模拟植物生长算法应用于配电网络重构,该算法以网损最小为目标函数,以各个基本环路作为控制变量,采用断开、闭合、联闭和长闭4种状态描述开关的运行方式,减小了寻优的搜索范围,提高了计算效率。分析IEEE16节点和IEEE33节点2个不同规模测试系统,与相关文献结果进行对比,表明该方法在解决配电网络重构问题上具有很高的搜索效率和寻优性能。

基于改进模拟植物生长算法的输电网络扩展规划

输电网络规划是一个复杂的组合优化问题,若以选择线路回数为变量抽象出模型,则输电网扩展问题可以归结为一类整数规划问题。对模拟植物生长算法进行改进,形成了适于解整数规划问题的改进模拟植物生长算法,并将此算法应用到电力系统输电网络扩展规划中。为了加快算法收敛,采用了Kruskal算法来获取初始点,提出了一种快速判别网络连通的算法。最后,实例计算结果表明了该方法的可行性。

基于改进模拟植物生长算法的配电网重构

针对模拟植物生长算法所存在的需遍历搜索区域进行寻优导致计算量太大的问题,将支路交换算法中所用的启发式交换规则与之相结合,提出一种用于配电网重构的改进模拟植物生长算法。所提方法的主要优点,是在保留模拟植物生长算法所具备的全局寻优能力的同时,大大减少每一步计算中所产生的生长点集的数量,因而减少相应的潮流计算、目标函数值计算及形态素浓度计算的次数即计算量.对IEEE 33节点系统的计算结果,验证所提方法的有效性。

基于改进模拟植物生长算法的PSS与直流调制的协调优化

为改善交直流系统的小干扰稳定性,研究了直流调制功能中的附加阻尼控制器和电力系统稳定器(PSS)之间的协调优化策略,并进一步改进了模拟植物生长优化算法(PGSA)用于求解优化策略。通过改进搜索步长和迭代中加入云模型理论寻找新生长点来提高算法的搜索效率和收敛速度。采用修改的4机2区域系统作为算例进行仿真,以多个运行方式下系统机电振荡模式最小阻尼比最大为目标,特征根分析和时域仿真结果证明改进PGSA能有效阻尼低频振荡并增强系统的小干扰稳定性。

采用改进模拟植物生长算法的世界石油船队总运力预测

为准确预测世界石油船队总运力情况,收集近15年来世界石油船队总运力的统计数据,分别从总运力趋势波动和运力净增量波动两个方面进行分析。建立时间序列模型来揭示世界石油船队总运力的变化规律,用改进的模拟植物生长算法(plant growth simulation algorithm,PGSA)进行求解。与遗传算法进行对比,改进算法的程序运行时间、均方根误差和平均绝对百分比误差均较低,算法预测的结果与历史数据的拟合度达92.32%,预测结果具有较高的准确性。分析思路和方法可为航运企业科学决策提供技术支撑。

改进的模拟植物生长算法及其在大型辐照装置自动排源中的实用化

在相关研究工作的基础上,分析得到了基于模拟植物生长算法的排源算法的性能热点,并对其进行了并行化改进,具体是将原有串行执行过程转化为统一计算设备架构(CUDA)的线程块并行执行过程,从而可有效利用GPU的大规模并行能力,实现程序执行效率的大幅加速。若干计算实例结果表明,在保持排源算法原有优点的基础上,新算法的整体性能有最低30倍的提高,使当前的排源算法具有高度的竞争力。

一种快速解算高维模糊度的改进模拟植物生长算法

针对整数最小二乘模糊度降相关平差(LAMBDA)算法解算高维整周模糊度效率比较低的问题,该文从模糊度解算一般规则是一个非线性整数规划问题的角度出发,提出了一种改进模拟植物生长算法。该算法是一种智能优化算法。通过多组高维模拟数据和实测数据,将该文算法与LAMBDA算法及MLAMBDA算法进行了对比分析。结果显示,当模糊度维数等于45维和50维时,该文算法在运算效率上略优于LAMBDA算法。当维数达到55维及以上时,相比于LAMBDA和MLAMBDA算法运算速度分别提高了至少52.8%和19.2%。因此改进模拟植物生长算法对于快速固定高维整周模糊度具有一定的应用参考价值。

基于模拟植物生长算法的桁架结构截面与形状优化分析

针对桁架结构优化问题,给出基于改进的生长空间限定与并行搜索的模拟植物生长算法(GSL&PS-PGSA)优化模型,对典型平面桁架、空间桁架结构分别进行截面优化及形状优化分析,结果表明:改进GSL&PS-PGSA算法的优化效果显著,其优化所得结构经济高效;对于平面桁架截面优化,相比二级优化法、相对差商法及连续变量法,改进GSL&PS-PGSA所得结构较其减少了8%~15%的用钢量;对于空间桁架优化,截面优化所得结构总质量较序列两级算法轻约8.1%,较蚁群算法轻约3.6%,而形状优化所得结构总质量则分别较序列两级算法、蚁群算法轻约31.2%、22.4%。因此,改进的GSL&PS-PGSA算法对桁架结构优化问题具有良好的适用性。

基于改进模拟植物生长法的配电网络重构

提出使用改进模拟植物生长法求解配电网络重构问题。该算法充分考虑植物生长过程中的智能化因素,避免了搜索过程中的随机机制,缩小了搜索空间,减少了迭代次数。以未来一段时间内网损最小为目标函数,建立配电网重构的数学模型。根据配电网的结构特点,以基本环路为单位形成可断开关集,避免了一些不可行解的产生,降低了变量的维数,提高了搜索效率。通过对IEEE69节点测试系统的计算和分析表明,该方法在解决配电网络重构问题上具有很高的搜索效率和寻优性能。

基于改进模拟植物生长法的电力系统无功优化

将改进模拟植物生长算法应用于求解电力系统无功优化问题。该算法充分考虑植物生长过程中的智能化因素,避免了搜索过程中的随机机制,缩小了搜索空间,减少了迭代次数。以网损最小为目标函数,建立配电网重构的数学模型。通过对IEEE 30节点系统进行无功计算,表明改进模拟植物生长算法具有较强的全局搜索能力,且使用方便,为解决电力系统无功优化问题提供了一种新方法。

模拟植物生长算法及其改进研究

模拟植物生长算法(Plant Growth Simulation Algorithm,PGSA)是针对整数规划问题提出的一种仿生类随机优化算法。通过分别对重新初始化、搜索步长,算法终止判据等方面进行研究与改进,以达到缩短算法运行时间、提高最优解精度的效果。使用电子干扰资源分配模型对改进后的PGSA进行仿真研究,并与基本PGSA比较。仿真结果表明本文提出的三种改进方法能明显地提升算法的稳定性、改善算法终止判据的自适应能力、提高算法全局收敛性,具有很好的理论意义与实用价值。

模拟植物生长算法在^(60)Co源栅格排布中的应用

在模拟植物生长算法应用于60Co辐照装置排源的可行性研究的基础上,本文改进了排源算法理论,并完善了排源程序的编程实现方法。在此基础上进行了不同规模的60Co辐照装置的排源计算,结果表明:改进后的排源算法代码进一步提高了计算结果的质量,显著提高了计算效率,有效增大了可求解问题的规模,使得基于模拟植物生长算法实现的自动排源算法的实用性得到了有效的提高,为辐照装置上的源棒的排列优化工作提供了可靠的解决途径。

基于模拟植物生长算法的配电网重构

将模拟植物生长算法应用于配电网络重构。该算法将目标函数与约束条件分开处理,采用兼具方向性和随机性的搜索机制,避免了已有仿生类算法由于一些参数难以确定和(或)无引导性的搜索方向而陷入局部最优的问题。此外,根据配电网特点,提出以基本环路代替开关作为控制变量,降低了变量维数,提高了计算效率。采用断开、闭合、联闭和长闭4种状态描述开关的运行方式,从而有效减小了寻优过程中的搜索范围。对IEEE 16节点、IEEE 33节点和IEEE 69节点3个不同规模测试系统进行了分析计算,并与相关文献结果进行对比,表明所提方法具有快速的全局寻优能力。