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。

多阶段输电网络最优规划的模拟植物生长算法

为解决输电网络规划中的多阶段之间的耦合问题,基于待选线路具有规划期间不建设或只能在某一个阶段建成并在后续阶段一直使用的特点,提出了以待选线路为决策变量,规划阶段序号为搜索域的思想,将多阶段输电网络优化规划问题转化成静态优化问题,并采用模拟植物生长算法对模型进行了求解。应用所提方法对一个19节点系统进行了分析,得到了现有文献中有关该系统的最优规划方案,说明了所提方法的可行性及有效性。

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。

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。

基于模拟植物生长算法的钴源源棒的排列优化

将模拟植物生长算法应用于辐照装置上的源棒的排列优化工作。提出了以参考点群的照射量率的相对标准误差为目标函数来评价源棒排列方案的方法,并对把源棒在源架上的位置坐标xj和yj这两类控制变量转换为合适的整形变量做了分析和处理。通过实例计算表明:兼具随机性和方向性搜索机制的模拟植物生长算法具有很好的全局搜索能力,且使用方便;计算结果受初始值影响较小,提高了辐射场的均匀性,这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虚拟企业盟友选择问题研究

为了有效且简单地实现虚拟企业盟友选择问题,提出了采用模拟植物生长算法的求解方法。针对建立虚拟企业联盟,通过确定盟友选择的评价指数体系,在此基础上建立盟友选择的数学模型。然后对实例进行计算及对比分析,验证了该算法不但可获得最优解,而且在计算效率上也较其他方法有所提高,效果明显优于其他方法。

模拟植物生长算法的结构优化新机制

作为一种新型启发式智能优化算法,模拟植物生长算法(PGSA)建立以植物向光性机理为基础的生长动力模型,以形成向全局最优解迅速生长的搜索机制.针对大规模复杂优化问题中生长空间大、设计变量多、可能存在多个局部最优解、算法难以自动终止等特点,基于PGS A基本原理,提出了3种新的算法改进机制——可生长点集合限定机制、新增可生长点剔除机制以及混合步长并行搜索机制,并通过典型数学和桁架结构算例分析对提出的改进算法的效果进行验证.结果表明:可生长点集合限定机制能有效控制生长空间规模,具有较强的局部搜索能力;新增可生长点剔除机制通过与前者的结合,为PGSA提供了有效的算法终止机制;混合步长并行搜索机制在生长前期便具备优异的全局搜索能力,能快速获取到最优解范围.所提出的新机制显著提升了PGSA 算法优化的有效性及适应性,从而为结构优化问题提供了新思路.

多目标旅行商问题的模拟植物生长算法求解

针对多目标旅行商问题,提出了一种基于模拟植物生长的优化算法。该算法将Deb等人提出的非支配排序及构造偏序集等方法用于模拟植物生长的过程中,克服了模拟植物生长算法搜索空间过大及收敛性不够理想的缺点。基于该算法的核心思想,用MATLAB编程实现,对参考文献的算例进行仿真测试。与其他算法比较,获得了满意的结果。

发电机组检修计划的模拟植物生长算法

建立了以系统在一个检修周期内各周的净备用率与整个检修周期的平均净备用率之差绝对值之和最小为目标的发电机组检修计划优化模型,并同时保证各周的净备用率不低于允许的最小值。通过采用全部待检修机组检修启动时段的组合为决策变量,给出了基于模拟植物生长算法的求解方法。针对各种约束条件的不同特点,分别给出了相应的处理方法。最后用算例对模型及算法进行了验证,得到了比采用现有的等备用率模型及启发式算法更优的发电机组检修计划,显示了所提出方法的正确性和有效性。

应用模拟植物生长算法求解置换流水车间调度问题

针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于模拟植物生长的调度算法。该算法利用置换流水车间调度的有向图表示,提出了可交换节点集概念,并将其融入模拟植物生长算法中,解决置换流水车间调度问题。采用所提算法对置换流水车间调度问题的基准数据进行测试,并比对标准遗传算法,结果表明算法的有效性。

模拟植物生长算法在组合优化问题中的应用:研究进展

首先介绍了系统文献综述方法论与操作流程,从不同维度给出了文献分类标准;然后基于行政机构和出版来源分类标准,梳理了模拟植物生长算法(PGSA)的研究现状;接着分别针对电力系统、应急管理、设施选址、斯坦纳树、车间调度和旅行商等组合优化问题,对PGSA应用的代表性研究进行了综述,重点介绍了PGSA在若干领域的应用;最后从不同视角总结了已有研究成果,并指出PGSA解决组合优化问题的未来研究方向和具体内容。

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。

模拟植物生长算法及其在输电网规划中的应用

将根据植物的向光性动力机制构造的模拟植物生长算法应用于输电网规划。采用相关文献中常用的18节点系统对所提出的方法的正确性进行了验证,得到了包括在其他相关文献中还没有出现过的方案在内的一批优化方案,且解的稳定性好。计算结果表明模拟植物生长算法具有计算模型简单、约束条件处理方便、兼具方向性和随机性的搜索机制等特点,避免了已有的仿生类算法由于一些参数难以确定而陷入局部最优的问题,非常适合于求解输电网规划问题。

基于模拟植物生长算法的电力系统无功优化

将模拟植物生长算法应用于电力系统无功优化。提出了将无功补偿容量、变压器主变抽头和发电机节点电压3种类型的控制变量采用统一模式转化成整型变量的方法。对Ward-Hale 6节点、IEEE 30节点系统的计算分析及连续型发电机节点电压的离散点个数对计算结果影响的探讨表明:兼具随机性和方向性搜索机制的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途径。

基于模拟植物生长算法的协作研发网络决策优化模型

在协作研发网络决策中,合理的投资组合可使企业获得理想的收益。企业协作研发网络的投资组合是多方博弈后的结果,利用模拟植物生长算法构建的优化模型可以分析企业在网络中投资组合的博弈过程。通过模拟植物生长算法计算得到的全局最优解和局部最优解是企业协作研发决策投资组合的最优决策集。企业可以根据策略集调整自身的投资方式,制定最优的决策方案。

基于模拟植物生长算法的电力系统ATC计算

提出将模拟植物生长算法PGSA(plant growth simulation algorithm)应用于可用输电能力ATC(available transfer capability)计算。该方法结合电力系统ATC求解特点,将不等式约束转化为PGSA算法可行域,计算等式约束的可能解;引入步长自适应调整机制,动态调整寻优步长。由于将ATC目标和约束分开处理,采用兼顾方向性和随机性的搜索机制,无需引入罚函数处理约束条件,避免因参数不确定性和寻优方向无引导性而陷入局部最优。IEEE-30节点系统仿真结果验证了所提方法的有效性。

模拟植物生长算法与知识创新的几点思考

讨论了"知识DNA的跨域映射"思想.基于这种思想,对模拟植物生长算法(PGSA)的理论体系和应用案例进行了分析.PGSA是以植物向光性理论为启发式准则的智能算法,该算法在各领域中的应用情况表明,知识DNA(如植物生长、遗传变异、蚂蚁觅食、鸟群捕食、固体退火等规律的知识)的跨领域映射对于智能算法的创新具有一定的现实意义.

基于模拟植物生长算法的求解MCCS问题的研究

为了降低耗能和减少花费,提出了对无线传感网络设计中的最小连通集合划分的方法。采用对网络进行Voronoi划分成近似覆盖集合,对不满足连通的情况采用一种基于模拟植物生长算法生成Steiner最优树的连通算法来实现网络连通的方法。通过对算法的时间复杂度分析及算例实验,验证了该算法不但可获得最优解,同时精度和性能也有提高,明显优于其它方法。

基于模拟植物生长算法的配电网故障定位

将模拟植物生长算法应用于配电网故障定位,提出了将开关及设备电流转化成整型变量的方法,建立起配电网故障定位模型。对单电源辐射型配电网和中低压配电网双电源单环网的仿真实验验证了上述基于模拟植物生长算法建立的模型的正确性、有效性及高容错性。为解决配电网故障定位问题提供了一种新途径。

带遗传算子模拟植物生长算法在AGC机组调配经济性中的应用

建立AGC机组调配调节费用的数学模型,采用一种带遗传算子模拟植物生长算法(Plant Growth Simulation Algorithm,PGSA),应用于机组调配经济性研究。为解决完整模拟植物生长过程全局搜索可能速度过慢的问题,采用最优保留和最差杂交后保留的策略,可在加速计算速度的同时抑制早熟,防止陷入局部最优。此外,为防止新生长点过于聚集,采用K-means聚类算法对机组进行分类,并在长出新生长点时,同类机组选择差异性较大的变异方式。对于存在多个最优解,采用多解平均法,确保机组调配的公平性。通过计算结果对比验证了该算法的合理性及有效性。