基于信息差异度蚁群算法的QoS路由算法

针对基本蚁群算法在求解QoS路由问题中存在的容易陷入局部最优和收敛速度慢的缺陷,提出一种基于信息差异度的蚁群算法对该问题进行求解。该算法在节点选择中嵌入路径信息素的差异度调节函数和迭代算子,动态调整节点选择策略;根据各路径上信息素的“集中”程度判断解的早熟、停滞情况,并引入路径变异和二次蚁群操作;根据最大-最小蚁群算法原理对信息素进行限制。仿真实验表明,算法全局搜索能力较强,能够跳出局部极值区间,快速收敛到全局最优解,算法是可行、有效的。     

基于改进混合蜂群算法的非线性电路谐波平衡分析

针对射频电路非线性分析中谐波平衡方程求解问题,提出一种基于高斯扰动、锦标赛选择策略以及拟牛顿局部寻优算子的改进混合蜂群算法,该算法在搜索方程中引入基于当前全局最优解的高斯扰动,能有效防止算法陷入局部最优并加快算法收敛;跟随蜂采用锦标赛选择策略在一定程度上避免了算法的早熟现象;采用拟牛顿算子进行局部寻优,可使算法快速收敛。实验结果表明,改进混合蜂群算法成功应用于谐波平衡方程求解,与其他求解算法对比,收敛时间较短,性能较优。     

一种混合的GOA-GA优化算法

本文融合了网格算法(GOA)和遗传算法(GA),形成了一种混合GOA-GA算法进行函数优化问题的求解。网格算法作为一种定向的全局搜索算法,避免了大量的盲目搜索过程,同时不易陷入局部最优。遗传算法作为局部搜索能力较强的智能优化算法,在一些全局较好群体的基础上,采用随机优化技术能够较快地收敛到全局最优解。通过数值试验特别是对高维优化问题,算法体现出收敛速度快、精确性高、不宜陷入局部最优等优点。     

用改进蚁群算法求解函数优化问题*

提出将蚁群算法用于求解函数优化问题的新方法。使用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁觅食的方式,更新搜索路径上的信息素,按照转移概率来决定搜索方向,即通过信息素来指引搜索,最后搜索收敛于各个全局最优解。给出了基于此思想的具体算法,并通过计算示例仿真说明了该算法的有效性,表明该算法可以同时快速收敛发现多个全局最优解,并保持稳定。     

基于改进全局人工蜂群算法的WSN节点定位研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)系统性能的提高,离不开对WSN中每一个传感器节点地理位置的精准定位。全局人工蜂群算法在基本人工蜂群算法的基础上,在邻域搜索后将迭代最优解添加到新解的更新公式中,提高了算法的开发能力。但将其应用于WSN节点位置求解时,存在计算时间长、收敛不稳定的问题。提出一种改进的全局人工蜂群算法,在邻域搜索后对新解进行衡量,若新解适应值在可接受的范围内,与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较好,不与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较差,舍弃新解。这较好地平衡了算法的探索和开发能力。求解WSN节点位置时,证明了该算法有更快的收敛速度和更好的收敛效果。     

基于自适应的虚拟力导向粒子群定位算法研究

为了进一步提高无线传感器网络节点的定位性能,提出了一种基于自适应的虚拟力导向粒子群优化定位算法。该算法在算法迭代前期ω取较大值实现快速收敛到最优解附近,后期则取较小值获取高精度解,同时在适应度值越大时越提高全局搜索能力,加快向全局最优位置的聚集速度;粒子适应度值较小时则提高局部搜索能力,得到高精度的解,并通过对全局最优位置进行自适应变异操作,保证算法能跳出当前的搜索区域,从而最大限度地优化网络节点的收敛速度与搜索性能。仿真结果表明,改进后的算法不仅有效地抑制了测距误差的累积对定位精度和能耗的影响,而且提高了节点的定位精度。     

一种进化类混合算法的研究

针对现有的单一算法在解决数值优化问题中存在的问题,提出了一种基于进化计算的混合算法.该算法在原有遗传算法的基础上对交叉算子进行改进,同时将模拟退火算法与变异算子进行结合形成一种模拟变异算子;为提高算法的求解精度和收敛速度,在算法中引入了进化策略的自适应搜索特性; (μ,λ)选择算子的应用增加了跳出局部最优解的几率,精英保留策略的选用能够保障算法收敛于全局最优解.用两个典型的测试函数对该算法进行测试,测试结果表明算法能够跳出局部最优解的陷阱,快速高效,高精度地收敛于全局最优解.     

进化算法迭代优化的P2P网络信任模型研究

为了解决P2P网络系统中节点频繁退出和加入引起的系统数据信息误差,并针对数据获取对中心节点依赖度较大和系统中节点的数据信息获取不完整等问题,提出了进化算法迭代优化的P2P网络信任模型.首先将P2P网络系统中节点数据信息获取的系统信任度估计模型转化为从源节点到目标节点最优信任关系的路径寻优问题;然后利用改进的粒子群算法对信任关系路径方案进行粒子映射,并通过对粒子粒距聚集度和粒子信息熵进行计算而修正粒子权值,再对粒子局部最优解和全局最优解进行更新;最后迭代的对信任关系路径解空间中的最优解进行搜索,并对最优路径的节点进行推荐信任度加权.仿真结果表明,改进算法具有较好的收敛速度和较强的有效性,且当节点跳级数较少时,可使系统数据信息估算获得最优的系统信任度.     

基于IMOSFLA的有人/无人战斗机协同空战火力分配方法

针对有人/无人战斗机协同空战中的火力分配问题,建立了以目标总存活概率最小和武器消耗数量最少的火力分配多目标优化模型,并提出一种改进的多目标蛙跳算法用于求解问题的Pareto最优解集.该改进算法充分利用混洗蛙跳算法收敛速度快、收敛精度高的算法优势进行全局寻优,利用自适应网格法对非劣解进行维护和更新,并在青蛙种群的全局进化过程中引入Tent混沌变异以避免算法早熟收敛.为便于从求解得到的Pareto最优解集中选择出最优火力分配方案,提出了一种最优火力分配方案的自主选择规则.最后通过仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性.实验结果表明,所提方法能有效求解有人/无人战斗机协同空战中的火力分配问题.     

基于斐波那契树优化算法的切削参数多方案优化方法

针对切削参数优化问题,以生产成本最小化为优化目标,基于斐波那契法最优化原理与黄金分割法,提出斐波那契树优化算法(FTO)进行优化求解.该算法通过全局探索与局部寻优交替进行,达到快速收敛到全局最优解的目的,避免陷入局部最优;通过设置距离参数保留多个有价值的全局最优解和局部最优解,可以一次性得到多个全局最优的优化设计方案.8个典型多峰函数的测试结果表明,FTO算法具有较强的全局寻优能力和较高的寻优精度.利用FTO算法对切削参数进行优化,仿真结果表明,所提出算法能够找到多个满足约束条件的切削参数优化结果.采用多方案优化方法不仅能一次性得到多个生产成本最低的最优解,还能给出切削参数的优化组合取值.多方案优化方法使优化算法应用于工程优化问题具有现实意义.     

基于BP神经网络模型实现配电网络损耗优化的研究

配电网络损耗是关系到电网正常运行的关键,如何对配电网络损耗进行优化是目前亟待解决的技术问题。论文针对无功补偿设备辐射状配电网存在的网络损耗问题,提出了一种优化方案。根据辐射状配电网体系结构的特征,提出基于BP网络模型理论进行计算配电网络损耗的方法,该方法能够映射、处理任意复杂的非线性关系,数据处理精确、及时,并根据计算的结果,提出基于遗传算法优化网络损耗的方案,通过搜索最优解,有针对性地优化损耗问题。根据数据比对,论文提出的方案优化效果较好,具有一定的实用价值。     

基于SOGI-FLL算法的油田电网动态无功补偿对策研究

为了解决油田无功补偿装置爆电容现象,本课题在现有无功补偿装置存在问题的基础上,提出了采用晶闸管投切电容器与静止无功发生器相结合的补偿方案;将SOGI－FLL算法应用于电压精准锁相和无功功率的准确计算中,其结果分别用于确定Matlab仿真模型中晶闸管投切电容器的投入时刻和提供静止无功发生器的控制参考信号,从而实现谐波和无功电流的有效控制;仿真结果表明,该方案不仅实现了无功功率的有效补偿,而且进一步降低了油田配电网无功损耗,提高了功率因数。     

基于神经网络和非线性原—对偶内点算法的电网无功优化补偿

在简要分析了传统的电力系统无功优化的方法后，针对无功优化计算中离散变量和 连续变量共存的问题，提出了用神经网络对补偿后电网的质量参数进行预测，并结合求解无功优化的非线性原－对偶内点算法进行全局寻优，实现对电网无功优化补偿的控制方法．结果表明，该控制系统提高了系统的功率因数，减少了系统的损耗，初步解决了电网参数复杂、补偿系统难以建模等问题，并证明了该算法的有效性．     

基于相控投切技术的无功补偿系统设计

针对传统的无功补偿方式会造成过电压、过电流而严重危害电网电能质量的问题,提出一种基于相控投切技术的无功补偿系统设计方案;介绍了相控投切技术原理、系统整体结构设计及软件设计;针对系统的两大关键问题,提出一种电压过零点信号提取方法和利用BP神经网络算法进行分合闸时间预测的方法。该系统在电压、电流信号过零点处投切电容器组,实现了对电网功率的无功补偿。测试结果表明,该系统能够准确、实时地补偿电网所需的无功功率,提高电网功率因数。     

无功与谐波补偿检测的光伏并网仿真研究

研究了光伏电源并入配电网后对电能质量的影响.从理论上分析了对光伏并网发电系统进行无功补偿和消除配电网谐波的方法,利用瞬时无功功率理论检测系统无功及谐波电流,将无功和谐波补偿策略与光伏发电控制相结合.仿真结果表明,光伏电源并网能够较好地补偿系统无功和负载谐波,对提高负荷特性和电网的电能质量、减小电网电流谐波有显著的效果.     

矿井提升机动态无功补偿方案的研究

针对矿井提升机对电网造成无功冲击和高次谐波污染等问题,文章以焦煤集团某矿提升机负荷的特性为例提出了一种矿井提升机TSC型动态无功补偿方案,分析了矿井提升机负荷对电网的影响及产生的谐波电流,详细介绍了该方案的设计实现。仿真结果表明,该TSC型动态无功补偿方案基本上能满足动态补偿的要求,可提高网侧的功率因数并减少谐波向高压电网的输入,减小谐波电压和谐波电流畸变率。     

一种TSC低压动补与滤波装置的关键性技术分析

由于存在无功功率和谐波。从而引起电网质量下降。传统的接触器投切补偿电容器存在诸多不足之处。本文介绍了新开发的一种适用于中低压配电网的TSC(晶闸管投切电容器)控制的无功功率动态补偿成套装置及其应用，详细地阐述了控制器的主电路结构、分组方式、控制电路的无功功率检测算法和电容器的分组投切算法。     

Power Control Algorithm for Wireless Cellular System

A novel distributed power control algorithm based on interference estimation is presented for wireless cellular system. A classical result of stochastic approximation is applied in this scheme. The power control algorithm is converted to seeking for the zero point problem of a certain function. In this distributed power algorithm, each user iteratively updates its power level by estimating the interference. It does not require any knowledge of the channel gains or state information of other users. Hence, the proposed algorithm is robust. It is proved that the algorithm converges to the optimal solution by stochastic approximation approach.     

无线蜂窝系统功率控制算法

A novel distributed power control algorithm based on interference estimation is presented for wireless cellular system. A classical result of stochastic approximation is applied in this scheme. The power control algorithm is converted to seeking for the zero point problem of a certain function. In this distributed power algorithm, each user iteratively updates its power level by estimating the interference. It does not require any knowledge of the channel gains or state information of other users. Hence, the proposed algorithm is robust. It is proved that the algorithm converges to the optimal solution by stochastic approximation approach.     

静止型动态无功补偿装置在松河煤矿的应用

针对传统的固定无功补偿装置只能在一定程度上补偿功率因数,无法解决煤矿大功率负荷软启动装置造成的电网高次谐波污染问题,提出采用静止型动态无功补偿装置来提高功率因数、治理谐波污染的方案;以静止型动态无功补偿装置在松河煤矿的应用为例,介绍了具体的补偿方案及该装置中滤波器的设计,并分析了补偿效果和节能效果。应用结果表明,静止型动态无功补偿装置投运后,将功率因数补偿到0.95以上,且有效抑制了高次谐波,每年可为煤矿节约电费达430万元。