求解并联冷机负荷分配问题的改进FODPSO算法

针对并联冷机负荷分配问题,以系统总功率最小为优化目标,建立满足系统末端负荷需求的并联冷机负荷分配优化模型,提出一种改进分数阶达尔文粒子群优化(IFODPSO)算法,以每台冷机的部分负荷率为优化变量进行求解,优化并联冷机系统的运行策略以节能。首先,针对基本分数阶达尔文粒子群优化(FODPSO)算法粒子初始化过于分散的问题,提出利用蒙特卡洛方法结合基本算数运算符生成初始种群;其次,针对其在高维优化中难以同时搜寻到每一维最优解的问题,引入多重优化提高算法稳定性并加快收敛速度;第三,针对易陷入局部最优的问题,通过自适应多策略行为使粒子能够根据其适应度选择合适的更新方式,提高了算法的搜索能力;最后,以2个典型的并联冷机系统作为案例验证所提出算法的性能,并与其他现有优化算法的实验结果进行对比。研究结果表明:相比于其他算法,IFODPSO算法在并联冷机负荷分配问题的求解中能够取得更加显著的节能效果,得到更优的运行策略,同时收敛精度、收敛速度和稳定性都有了显著提高。

基于分数阶达尔文粒子群的不等间距节点部署优化算法

针对节点随机部署存在节点能耗不均衡、无线网络寿命不长等问题,借助分数阶达尔文粒子群算法的寻优优势,提出一种粒子群优化不等间距节点部署算法。结合星型和链式拓扑结构的优点,建立不等间距拓扑结构;根据粒子自身进化信息自定义进化因子,调整分数阶次系数实现寻优算法的快速收敛;利用Levy飞行对局部最优位置进行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;利用改进的粒子群算法求解节点部署的不等间距和最优节点数。仿真结果表明,与节点等距部署、节点随机部署等算法相比,改进的不等间距节点部署优化算法不仅有较高的节点覆盖率,还均衡了节点能耗,延长了无线网络的寿命。