基于并行SOM和自适应禁忌优化算法的负载均衡分簇路由设计

为了克服传统分簇路由协议中无法有效缓解"热区"和数据传输可靠性不高的问题,设计一种基于并行SOM和自适应禁忌优化算法的负载均衡路由协议。首先,将整个网络区域分为若干子区域,在每个子区域中自适应的根据节点与基站的距离确定分簇数目,采用并行SOM并行对网络区域进行分簇,同时根据能量和位置因素选举簇头;然后,以最小化各簇头到基站的最小跳数为目标,采用改进的禁忌优化算法来寻找各簇头到达基站的最优解和次优解,构成多条冗余路由,以增强数据传输的可靠性,最后,对基于改进禁忌优化算法的最小跳数路由协议进行了设计和描述。仿真实验表明:文中方法能有效地提高网络生命周期和提高数据传输的可靠性,具有很好的负载均衡能力,是一种适用于WSN的有效分簇路由算法。

计及状态估计性能的PMU测点禁忌优化配置

介绍了PMU测点优化配置现状;分别从利用PMU量测提高状态估计精度和状态估计方程数值稳定性出发,给出了PMU测点优化配置模型,并给出了禁忌优化算法。仿真表明,提出的禁忌优化配置算法是有效的。

基于多目标优化禁忌搜索算法的停机位分配方法研究

针对机位资源分配不均给机场运行多方带来的公平性问题,提出多目标优化的停机位分配方法。建立以旅客通行距离、飞机滑行距离和远机位使用次数最小为多目标优化分配模型。分析航班属性设置分配优先级表。设计一种基于pareto最优的多目标优化禁忌搜索算法,使用pareto最优策略对解集进行筛选。在机场实际分配方案的基础上进行仿真实验,旅客通行距离和飞机滑行距离分别缩短18%和5%,机位资源的使用数量减少20%,航班靠桥率提高到93%,多目标优化禁忌搜索算法比遗传算法更优。

基于遗传算法和禁忌搜索的混合优化策略

将禁忌搜索和遗传算法相结合,给出了一种求解优化问题的混合策略——禁忌遗传优化算法。该算法一方面为禁忌搜索找到了较好的初始点,减少了调用禁忌搜索的次数,另一方面也可以克服遗传算法爬山能力差的缺点,从而加快了收敛速度,提高了解的质量。通过实例验证了该优化算法的有效性和可靠性,并将其用于网络拥塞控制的研究中,为进一步实施网络拥塞控制提供了一种有效的途径。

基于禁忌遗传优化的网络拥塞控制算法

为解决网络拥塞问题,提出一种基于禁忌遗传优化的网络拥塞控制算法TSGA。该算法将禁忌搜索和遗传算法相结合,以网络资源消耗最小化和网络负载均衡分布为目标,建立多约束QoS路由优化数学模型。仿真实验结果证明,该算法可实现网络拥塞控制,有效提高网络性能。

基于禁忌搜索优化算法的高压大容量柔性直流输电子模块电容电压平衡算法

针对高压大容量模块化多电平换流器(modularmultilevel converter,MMC)的阀基控制技术策略,研究基于禁忌搜索优化算法的子模块电容电压平衡控制策略。以高压大容量柔性直流输电系统为应用背景,对MMC技术及其阀基控制技术进行分析研究,通过对MMC技术子模块电压平衡策略的研究,提出了子模块电容电压平衡算法的评判指标,并对子模块脉冲分配投切机理进行了深入的分析研究;在分布式系统架构基础上,提出了一种新颖的适用于高压大容量柔性直流输电系统阀基控制技术的禁忌搜索优化算法子模块电压平衡策略模型;该模型以子模块投切代价和能量波动为基础,通过子模块关键参数五元组信息树,建立目标函数和约束条件,以禁忌搜索优化算法建立了状态决策优化模型,并编制了优化算法流程;通过PSCAD/EMTDC仿真软件及柔性直流动态模拟试验平台对此优化模型进行了仿真试验和离线试验,结果表明,该方法与传统的最近电平逼近调制策略在各项评判指标的对比上,都具备很好的功能有效性和性能可靠性;为百兆级以上高压大容量柔性直流输电工程阀控技术提供了理论支持和工程依据。

基于禁忌搜索的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,利用禁忌搜索算法较强的"爬山"能力,搜索时能够跳出局部最优解,转向解空间的其他区域的特点,提出了一种新的基于禁忌搜索(TS)的混合粒子群优化算法(TS-PSO),并选用两个函数进行测试.结果表明,TS-PSO比其他改进粒子群算法更能提高收敛速度,获得全局最优解.

基于改进粒子群-禁忌搜索算法的FMS布局优化

针对待加工零件(族)的工艺特性已知,且加工设备型号与数量选定的柔性制造系统(FMS)布局问题,以FMS总物流成本最低为优化目标,采用改进的粒子群-禁忌搜索算法进行了布局优化。以实数映射编码的方法和自动换行策略对粒子进行初始化随机编码,并在粒子群迭代过程中引入自适应变异算子对粒子的位置进行随机变异,增加粒子群的多样性,避免陷入局部最优解。将得到的优化结果解码并进行禁忌搜索,提高算法的局部搜索能力和寻优质量。通过实例验证了使用改进粒子群-禁忌搜索算法优化FMS布局的可行性,得到了相比于标准粒子群算法更优的物料搬运总成本和布局方案序列,结果表明该算法可以有效提高求解布局优化问题的精度。

基于禁忌退火粒子群算法的火力分配

火力分配问题是典型的NP完全问题,传统的求解算法存在指数级的时间复杂度。给出具体实用的防空火力分配模型,提出一种基于禁忌搜索与退火粒子群优化的新算法,并针对多种空袭规模的实例进行计算机仿真。仿真结果表明,与禁忌搜索、标准粒子群优化、退火粒子群优化等智能算法相比,新算法在解决火力分配问题时具有更优良的收敛精度和时间性能。

基于条件相关运行风险的发电调度优化模型

综合考虑实时运行条件对元件和电网运行可靠性的影响,构建基于条件相关运行风险的发电调度优化模型。将条件相关的运行风险评估与发电调度优化相结合,采用统一的货币形式量化发电机调度成本和风险代价,以期望总成本最小为目标函数,在满足正常和故障状态对应安全约束条件下寻求最优调度方案。同时,计及旋转备用响应特性以及可控串联补偿器(TCSC)对电网运行风险的影响,将机组输出功率再调整允许范围和TCSC补偿范围增至约束集中。该模型综合考虑了负荷水平、实时调度运行方式、潮流分布和运行风险的相互影响,实现了电网运行风险和发电成本均衡协调的最优调度决策。采用禁忌遗传优化算法对所建优化模型进行求解。RBTS测试系统的计算分析验证了所提模型和算法的有效性。

基于禁忌搜索的聚类簇数目估算算法

本文提出一种基于禁忌搜索的聚类算法,能自动估计数据集的正确的聚类簇数目,其数据对象既可是紧凑球型分布,也可是非紧凑球型分布,或皆具两者。该算法包括三个阶段:最小生成树聚类、聚类簇重组和禁忌搜素优化。实验结果表明,所提出的算法可行、有效。

考虑源荷互动的主动配电网两层优化调度

针对主动配电网中清洁能源消纳率低、负荷侧资源调度不足的问题,提出了一种包含负荷层和主动配网层的两层优化调度模型。负荷层首先根据负荷参与调度的形式不同分类建模,然后通过源荷协调互动调整柔性负荷用电时序及清洁能源的出力;主动配网层则依据分时电价优化系统的综合运行成本,提出禁忌-细胞膜优化算法对模型求解。通过算例对比分析了分层、分类负荷前后三种方案下优化调度的结果,证明了提出的优化调度模型在配网系统经济运行的前提下,可以有效提高清洁能源的消纳率,进一步降低负荷峰谷差,同时验证了算法的有效性。

主动配电网局部自治区域置信供蓄能力计算

主动配电网局部自治区域供蓄能力是局部自治区域向外部提供和吸收功率的最大限额。置信供蓄能力作为供蓄能力的随机变量,对于配电网的运行状态有重要影响。本文提出一种计算主动配电网局部自治区域置信供蓄能力的算法。首先通过两点估计法表示出置信供蓄能力的概率密度函数,然后对主动配电网进行规划,在一定置信水平下,利用禁忌搜索-粒子群优化(TS-PSO)算法求出储能系统的额定功率和容量,得到置信供蓄能力的区间。最后通过算例分析,证明了所提算法的有效性。

带广义紧前约束的资源受限项目计划问题求解

介绍带广义紧前约束资源受限项目计划问题的约束条件和数学模型,对该问题的网络拓扑和时间约束条件进行了分析,对该问题求解的相关定义、定理、预处理过程进行了介绍,提出该问题的蚁群禁忌优化算法。

基于TDOA和TS-PSO的变压器特高频局部放电空间定位方法

局部放电(partialdischarge,PD)诊断与定位有助于在老化早期发现高压电力设备故障位置,对制定检修方案具有重要参考价值。目前常利用多个特高频(ultra high frequency,UHF)传感器组成传感器阵列,并定义三维坐标系对变压器进行局部放电空间定位。该文研究基于能量积累法捕捉信号起始脉冲和基于到达时间差(timedifferenceofarrival,TDOA)算法实现定位的原理,构建以局部放电位置点坐标为未知数的非线性规划问题,并利用禁忌搜索-粒子群优化(tabu search particle swarm optimization,TS-PSO)算法进行最优解求解。该算法可以避免非线性方程组求解时不收敛、解不唯一以及最小二乘法对初值要求高等问题,既保证了求解的速度,又能保证解的唯一性与准确性。实验室测试和现场测试验证了定位结果的有效性。

基于MEM和TS-PSO的输电线路单点电晕放电定位方法研究

随着输电线路电压等级的提高,其电晕放电造成的电磁环境问题尤为突出。为了获得输电线路电晕放电点的位置,本研究利用4个特高频传感器组成阵列,通过时差定位原理进行定位。研究了基于能量最小值法(Minimum Energy Method, MEM)对检测信号到达时刻的准确计算,构建了将定位方程组转换为求解放电坐标的非线性规划问题,提出了利用禁忌搜索—粒子群优化(Tabu Search Particle Swarm Optimization, TS-PSO)算法进行求解,解决了传统时差定位非线性方程组求解算法不收敛、不唯一和要求初值的问题。试验结果表明:本研究算法定位结果准确,算法求解速度提高45.7%,定位精度相比传统算法提高67%。

基于时态约束贝叶斯网的电信产品生命周期预测研究

针对通信企业多产品同时运营的特点,在获取通信市场发展阶段时态区间分布的基础上,构造带时态约束广义朴素贝叶斯网电信产品生命周期主值分类预测模型,并提出禁忌搜索-蚁群优化算法学习产品属性节点间有向边..在禁忌搜索过程中利用贝叶斯网MDL评分函数结构信息熵、模型复杂度度量交互影响,避免贝叶斯网学习陷入局部最优.在实证部分,应用多层交叉验证对产品运营数据进行测试,并对比NB网、TAN网分类法,结果表明:时态约束GNB网分类预测方法具有准确度高、稳定性好的优势,并能提供产品属性节点对产品生命周期主值预测影响程度实证分析手段,为电信产品生命周期预测研究提供了一种有效的新途径.