求解多维0/1背包问题的二元粒子群算法

从一维细胞自动机模型入手,设计了一种求解二元离散优化问题的二元粒子群算法细胞自动机模型(BPSO-CA)。粒子从起始细胞出发,根据本身携带的信息并感知存储在细胞中的全局最优粒子位置的信息随机选择状态(0或1),从而实现复杂智能的"涌现"。然后将其用来求解多维0/1背包问题,同时引入贪心算法对不符合约束条件的非法个体进行修正。通过对Zuse Institute Berlin公布的测试集进行实验,表明该模型能在多项式时间内完成求解过程,且实验结果优于测试集记录的结果。

求解大规模多背包问题的高级人工鱼群算法

针对复杂的大规模多背包问题,提出了一种基于高级人工鱼群算法的求解方法。为了解决人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度低的问题,所提算法通过改进其初始化方法,优化人工鱼个体的行为选择方式和追尾行为来加快问题求解的收敛速度;同时引入了动态视野及步长和人工鱼调整策略来提高算法搜索的精度。仿真实验表明:与现有的算法相比,所提算法不仅能快速收敛,而且可以达到更高的精度,尤其是对于规模越大的多背包问题算法性能提升越明显。

求解多背包问题的人工鱼群算法

多背包问题是出现在现实世界中许多领域的一个NP-hard组合优化问题。提出一种基于人工鱼觅食,追尾、聚群等行为的求解多背包问题的优化算法。针对多约束导致大量非可行解的产生而使算法性能劣化的问题,采用基于启发式规则的调整算子,使人工鱼始终在可行解域中寻优。数值实验结果表明,提出的算法能够快速搜索到最优解。算法对其他有约束组合优化问题也具有应用价值。

求解多背包问题的混合蛙跳算法

针对多背包问题,提出一种改进的离散混合蛙跳算法。算法中对青蛙个体采用十进制整数编码方式,应用遗传算法中的交叉操作来对个体进行更新,扩展了传统混合蛙跳算法模型。将改进的算法用于多背包问题求解,仿真实验表明了所提算法的有效性。

新能源集群送出交直流系统多稳定问题演化机理及防控措施

大规模新能源集群送出系统故障演化过程中稳定形态交互演化,多直流同时换相失败过程中引发的电压、频率的大幅波动及功率振荡对电网的影响以及防控措施需进一步研究。为此,分析含大规模新能源的多直流送端系统换相失败引起连锁反应的机制,提出"暂态过电压导致大规模新能源脱网-弱通道功率转移导致暂态功角失稳-跨区域振荡失步解列"的三阶段演化机理,研究不同稳定问题演化链过程及典型模式,并从运行方式安排、动态无功补偿、风机涉网保护配置、紧急控制及解列控制等方面提出阻隔原则及防控措施。基于西北电网实际数据进行仿真分析,验证所提三阶段演化机理及防控措施的合理性与有效性。研究结论有助于运行人员提前掌握全局性稳定问题演化风险,指导大规模新能源集群送出交直流系统安全稳定运行。