基于改进粒子群算法的多目标最优潮流计算

针对电力系统多目标最优潮流计算问题,提出一种基于(非劣最优)Pareto解集的改进粒子群算法AL iPSO。用最优值评估选取法求取粒子和全局最优位置,解决目标函数间可能存在的冲突。并将关联度自适应学习应用于多目标优化,提出适合Pareto解特点的适应度设计和随机惯性权策略,克服PSO算法容易早熟而陷入局部最优解的缺点。通过对IEEE 6、IEEE 14节点系统多目标最优潮流计算,验证了该算法的有效性。

飞机环控/发动机系统多目标优化

提出一种改进的多目标粒子群优化算法,应用于飞机环控/发动机系统的综合优化.将不同飞行阶段系统总熵产最小视为不同的目标函数,建立了多目标优化模型.进而在基本多目标粒子群优化算法基础上,引入跳转操作、族群概念和一种全局最优位置分配方法,提出了一种改进算法,测试结果表明该算法性能良好.采用该算法对多目标优化模型进行计算,得到收敛且分布均匀的非劣最优解集,为飞机系统综合优化提供一种新思路.

飞机环控/发动机系统多目标优化分析

一种以系统熵产最小为目标函数的优化方法,应用到飞机环控/发动机系统的综合优化计算。由于在不同飞行阶段为使系统总的熵产减小对设计变量的要求不尽相同,甚至存在冲突,引入多目标优化的思想进行优化计算。将任务剖面内不同飞行阶段系统总的熵产最小视为不同的目标函数,通过分析系统之间交联关系、选取设计变量和分析约束条件建立多目标优化计算模型。采用自适应进化多目标粒子群优化算法对模型进行优化计算,得到非劣最优解集,为方案决策提供理论依据。仿真结果证实该方法的有效性,为飞机系统综合优化提供一种新思路。

飞机环控系统最小熵产分析

根据热力学第二定律,提出采用多目标优化方法对飞机环境控制系统进行最小熵产分析.选取起飞、加速爬升和高空超音速巡航为设计点,以系统熵产最小为目标函数建立优化模型,并进行了优化计算,分析了热交换器流比、引气流量、涡轮和压气机压力比在不同飞行阶段对系统熵产的影响.为克服在不同飞行阶段使系统熵产减小对设计变量的要求不一致的问题,将各设计点系统熵产最小作为不同目标函数建立多目标优化模型,并应用NSGA-Ⅱ算法进行优化计算得到了非劣最优解集,在此基础上进行方案决策.仿真结果验证了方法的有效性.

多目标混沌差分进化算法

将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.