进化优化算法在电力系统机组优化组合中的应用研究

采用进化优化算法--蚁群优化算法来求解机组最优启停问题.引入了状态、决策、路径等概念,把机组最优启停问题设计成蚁群算法模式,从而可以方便地利用蚁群优化算法来求解.通过附加惩罚项来处理各种约束,用tabu表限制不满足约束的状态,使得蚂蚁的搜索总在可行城内进行,对算法的搜索进程起到了有效的引导作用.对上述算法与传统的求解过程进行仿真比较,证明本优化算法可行、有效.     

蚁群算法求解梯级电站短期优化调度改进研究

本文提出一种改进蚁群算法(Improved ant Colony Optimization Algorithm)求解梯级水库群短期优化调度问题。该算法的改进主要包括嵌入邻域搜索的单库轮换寻优、基于出力反推的初始解生成技术和约束优先的目标函数比较方法。以四川某中型流域梯级三级电站联合运行为背景,对蚁群算法和改进蚁群算法的求解质量和收敛性进行比较,实例验证表明,改进蚁群算法可以获得较好的优化调度结果。     

改进蚁群算法在机器人路径规划中的应用

机器人路径规划是机器人技术研究中的一项关键技术。针对蚁群算法在求解机器人路径规划中准确性不高以及求解时间长的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,采用栅格法构建了相应的数学模型。为了提高蚁群算法的全局搜索能力,防止算法早熟收敛,在状态转移规则中引入了随机策略;同时引入了基于狼群分配的策略来更新启发式信息,这样可以进一步提高算法的收敛速度。实验结果表明,改进的蚁群算法具有更强的全局寻优能力,求解时间更短,它可以有效地求解机器人路径规划问题。     

多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法

多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题，难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术，但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数学模型及其解的向量形式；详细分析了传统蚁群算法的未成熟收敛现象及其原因；提出一种并行蚁群算法并用于求解多阶段输电网络最优规划问题。并行蚁群算法无需初始可行解，能很好地协调局部搜索与全局搜索，在加快计算速度的同时有效地避免了因参数设置、种群规模等不同而引起的未成熟收敛。对实际算例的计算结果表明，该方法具有很高的计算效率和良好的全局收敛性。     

一种求解最优机组组合问题的随机扰动蚁群优化算法

针对蚁群优化算法中易出现的停滞现象，设计出一种新颖的随机扰动蚁群优化算法。该算法包含了两个重要方面：一是提出了采用倒指数曲线来描述的扰动因子；二是设计出了相应的随机选择策略和扰动策略。此外，还对该算法中参数的选取方法及取值范围进行了研究和探讨。利用该算法求解最优机组组合问题，并在模型的转化、约束项的处理等方面进行了深入的分析。通过对两个测试系统进行计算，并与基本蚁群算法进行比较，证明了该算法可以有效地克服基本蚁群算法计算时间较长和容易出现停滞现象的缺陷，具有更好的全局优化能力。     

水库优化调度混沌蚁群算法数学模型实例研究

本文在分析研究混沌优化和蚁群算法的基础上,将两种算法的思想组合优化,研究建立了混沌蚁群算法水库优化调度数学模型,并结合混沌优化和蚁群算法求解了该模型,完成了水库的优化调度计算。     

改进的蚁群算法在溶质运移参数识别问题中的应用

非饱和土壤水分和溶质运移参数(扩散率、导水率和水动力弥散系数)取值范围较大,往往跨越几个数量级。采用传统离散化蚁群算法求解此类问题,所需节点较多,这会造成算法收敛时间较长。该文在传统蚁群算法基础上,对蚂蚁搜索路径进行改进,改进后的蚁群算法寻优路径由参数精度位数(整数位和小数位)、参数个数以及0–9十个数字构成,并将路径解码公式修改为具有判别参数正负功能的解码公式。采用改进的连续蚁群算法对非饱和溶质运移参数识别优化模型进行求解。数值模拟表明相同迭代次数下改进的蚁群算法比传统蚁群算法耗时少,算法计算时间与迭代次数满足线性关系,含水率和溶质浓度实测值与计算值吻合较好、相关性较高。     

蚁群算法在工程项目工期—费用优化问题中的应用

论述了工期—费用优化问题的原理,分析了传统优化方法的优缺点。针对工期-费用这一连续空间优化问题,综合了基于网格划分策略的连续域蚁群算法和求解旅行商问题的基本蚁群算法的思想,构造了一种改进的蚁群算法。实例计算结果表明,该方法在求解工期费用优化问题方面是有效的。     

一种新型智能仿生类算法-蚁群算法

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法,是受到蚂蚁在觅食过程中建立蚁巢到食物最短路径时的搜索机制启发而提出的一种算法。蚁群算法在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效,成为解决TSP、VRP、QAP、JSP等典型问题的一种新型强有力算法。本文对蚁群算法理论研究的主要内容和方法、基于算法的改进等,进行了系统的总结与综述。     

基于蚁群算法的水质模型参数估算

文章介绍了蚁群算法的原理、特点,继而将其用于求解实际的水环境模型参数的估值问题,并对求解结果进行了分析。     

确定含水层参数的单纯形-混沌优化算法

以无限含水层和有直线隔水边界情况下的解析解为基础,将单纯形一混沌优化算法应用于分析抽水试验数据,求解含水层参数函数优化问题。针对混沌优化算法收敛速度较慢的缺点,文中将单纯形算法和混沌优化算法结合,构造了单纯形一混沌优化算法。数值实验结果表明：单纯形一混沌优化算法可有效地应用于求解含水层参数函数优化问题;待估参数初始取值范围对单纯形一混沌优化算法的收敛速度有一定的影响,但不会影响该算法最终的收敛性;与混沌优化算法相比较,单纯形一混沌优化算法具有收敛速度快和结果精度高的优点。     

鲸鱼优化算法在水库优化调度中的应用

为验证鲸鱼优化算法在水库优化调度求解中的可行性和有效性,采用4个典型测试函数对鲸鱼优化算法进行仿真验证,并与布谷鸟搜索算法、差分进化算法、混合蛙跳算法、粒子群优化算法、萤火虫算法和SCE-UA算法共6种算法的仿真结果进行对比分析;将鲸鱼优化算法与6种对比算法应用于某单一水库和某梯级水库中长期优化调度求解。结果表明:鲸鱼优化算法寻优精度高于其他6种算法8个数量级以上,具有收敛速度快、收敛精度高和极值寻优能力强等特点;鲸鱼优化算法单一水库和梯级水库优化调度结果均优于其他6种算法;鲸鱼优化算法应用于水库优化调度求解是可行和有效的。     

利用单纯形-混沌优化算法确定河流水质模型参数

针对混沌优化算法收敛速度较慢的缺点,将单纯形算法和混沌优化算法结合,构造单纯形-混沌优化算法,并将该方法应用于分析一维河流水团示踪试验数据,求解河流水质模型参数的函数优化问题。结果表明,该算法可以有效确定河流水质模型参数,较单纯形法具有更好的收敛性、较混沌优化算法具有更快的收敛速度。     

飞蛾火焰优化算法在承压含水层参数反演中的应用

通过10个典型低维函数对一种新型群体智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法的寻优结果进行对比。以无界井流问题及直线隔水边界附近井流问题的解析解为基础,将MFO算法应用于分析抽水试验数据,进行反演承压含水层参数,并以2个实例对MFO算法进行验证。结果表明:MFO算法在低维函数极值寻优问题上具有较好的收敛精度和全局寻优能力,寻优精度较PSO算法提高了7个数量级以上。MFO算法对2个实例的反演精度较文献改进SA算法等提高了56.5%以上,具有较好的稳健性能、收敛速度和全局寻优能力。利用MFO算法对承压含水层参数进行反演,可获得比相关文献更高的反演精度,不但为精确估计承压含水层参数提供了有效方法,而且拓展了MFO算法在地下水模型参数反演中的应用,具有良好的应用价值和前景。     

混合粒子群算法在水库优化调度中的应用

水库优化调度是个非线性、强约束的组合优化问题,利用基本粒子解方法易于陷入局部优化;本文利用混合的粒子群算法,较好地克服了基本粒子群早熟和易于陷入局部最优的缺点,获得了更好的计算精度.实例结果表明,该方法有一定的有效性.     

改进遗传算法的研究现状分析

遗传算法是全局优化自适应概率搜索算法,它有智能寻优、鲁棒性等优点,但也存在早收敛、结果不精确等不足。因此许多学者提出了一些改进措施来弥补遗传算法的缺点。本文对近些年来出现的改进遗传算法进行了简要介绍,并对其优缺点进行了评述。     

鸡群优化算法-投影寻踪洪旱灾害评估模型

利用15个复杂函数对鸡群优化算法进行仿真验证,并同狼群算法、粒子群算法、鱼群算法和遗传算法进行对比。利用鸡群优化算法搜寻投影寻踪模型最佳投影方向,建立鸡群优化算法-投影寻踪洪旱灾害评估模型。以文山州1990—2013年洪旱灾害评估为例,分别选取受灾人口等5个洪灾评估指标及农作物受灾面积等4个旱灾评估指标,利用洪旱灾害投影系列均值及标准差构造洪旱灾害评估分级标准对实例进行评估。结果表明:鸡群优化算法具有较好的计算鲁棒性和全局寻优能力。将该算法用于投影寻踪模型最佳投影方向的选取,可有效提高评估精度,避免最佳投影方向寻优结果变化范围过大的缺陷。     

混合智能算法及其在供水水库群优化调度中的应用

将遗传算法中的进化思想和蚁群算法中的群体智能技术有效地耦合,提出了一种基于两者的混合智能算法,应用于供水水库群系统的优化调度研究中。算法利用蚁群算法的并行性、正反馈性以及良好的全局寻优能力,避免搜索陷入局部最优,同时借鉴遗传算法的进化思想,利用杂交、变异算子来进行局部寻优,使其能快速搜索到全局最优点。在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,使得算法同时具有随机性和确定性。结合模拟退火思想,构造了罚因子处理约束条件,使该算法对水库优化调度问题以及其他优化问题具有一定的通用性。通过实例验证,并与大系统聚合分解经典算法进行比较,结果表明该算法是可行的和有效的。     

混沌蚁群算法在水库优化调度中的应用

提出一种基于混沌优化算法和蚁群算法相结合的混合算法,在求解水库优化调度问题的方法。根据混沌变量的随机性和遍历性,利用混沌变量进行优化搜索,从而有效地克服了蚁群算法存在的效率低、易于演化停滞及陷入局部最优等问题。又利用蚁群算法信息素正反馈的优点,改善了混沌搜索的盲目性,提高了搜索的效率。通过实例计算,结果表明该算法具有效率高及较强的全局寻优能力。