基于混沌人工鱼群算法的输电网规划方法

人工鱼群算法收敛速度快,但存在早熟收敛现象;混沌优化算法具有遍历性、随机性和对初值敏感的特点,虽然全局搜索能力强,但收敛速度慢。大规模输电网规划方法对求解速度的要求越来越高,为此结合人工鱼群算法和混沌优化算法,提出了适用于输电网规划的混沌人工鱼群算法,该算法继承了混沌优化算法特点,使人工鱼群在搜索过程中避免陷入局部极值,同时改进了人工鱼的视野和游动步长,加快了寻优效率。算例结果验证了该算法的可行性。     

基于自适应人工鱼群算法的输电网网架规划

本文针对输电网网架规划问题采用了自适应人工鱼群算法。自适应人工鱼群算法采用反馈调节觅食视野策略,有效兼顾了全局搜索能力和局部搜索能力,增强了算法的收敛效率,同时有效避免了人工鱼在局部极值点大量聚集的缺点。最后,通过Matlab的仿真,验证了该算法的可行性,表明该算法用于电力系统输电网网架规划是有效的,具有良好的计算效率和全局收敛能力。     

基于人工鱼群算法的输电网络规划

人工鱼群算法是一种基于动物自治体模型的优化算法.各人工鱼通过各种行为不断改变自身的位置,并将对应位置的食物浓度与公告板最优食物浓度比较,在经过一系列的反复搜索寻优过程后,可能包含最优解的最佳结果将最终被保留在公告板上.针对输电网络网架的扩展规划这样一个复杂的组合优化问题,建立相应的数学模型,首次尝试采用人工鱼群算法求解.该算法用于IEEE Garver-6系统和18节点系统的计算结果表明,人工鱼群算法用于电力系统输电网规划是可行的,有效的.     

基于量子人工鱼群混合算法的输电网规划

人工鱼群算法是一种基于动物自治体模型的优化算法,量子算法是一种随机搜索算法,全局随机搜索能力强。利用鱼群算法强大的局部搜索功能与量子算法混合,构造出随机性和方向性比较平衡的量子人工鱼群混合算法。针对输电网络网架的优化规划这样一个复杂的组合优化问题,建立相应的数学模型,采用量子人工鱼群混合算法求解。24节点系统的计算结果表明,该算法用于电力系统输电网规划问题是可行的,有效的。     

基于改进人工鱼群算法的输电网规划

结合输电网规划问题的特点提出了改进人工鱼群算法。改进人工鱼群算法引入生存竞争机制,在保证收敛性能的前提下减少了对人工鱼数量的需求,同时克服了人工鱼在非全局极值点大量聚集的弊端;采用分段自适应调整视野策略和拟遗传算法的交叉变异算子,有效兼顾了全局搜索与局部挖掘能力,提高了算法的收敛速度。最后通过算例证明了改进人工鱼群算法的正确性、有效性及优越性。     

基于人工鱼群算法的配电网网架优化规划

人工鱼群算法是一种新型的群智能随机全局优化技术.然而该算法很难得到精确的最优解,而且算法在收敛性、计算复杂度等方面还有很大的缺陷.针对人工鱼群算法的这些不足,引入了改进的模拟退火算法和精英选择的思想对人工鱼群算法进行改进.以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型优化解,通过对具体实例的仿真实验,比较了人工鱼群算法改进前后对配电网网架规划进行优化的结果,同时验证了该方法的可行性和有效性.     

基于伪动态的混沌人工鱼群算法在多阶段输电网络规划中的应用

与传统输电网络规划不同,多阶段输电网络规划需要考虑时段因素,在何阶段搭建何种路线使全局规划方案最优。多阶段规划的难点是阶段之间的过渡,后面阶段的决策要根据前面阶段的决策来定,对于大规模输电网规划经典的动态规划方法无法解决。利用伪动态规划的思想处理多阶段问题,这样减少了算法的迭代次数和运算时间。将混沌优化算法和人工鱼群算法相结合,摆脱了混沌搜索的盲目性和人工鱼搜索的局限性,使该混合算法效率高、收敛速度快。对巴西南部46节点系统的计算结果表明,该混合算法具有可行性和高效性。     

基于人工鱼群算法的配电网网架优化规划

人工鱼群算法是一种新型的群智能随机全局优化技术。然而该算法很难得到精确的最优解,而且算法在收敛性、计算复杂度等方面还有很大的缺陷。针对人工鱼群算法的这些不足,引入了改进的模拟退火算法和精英选择的思想对人工鱼群算法进行改进。以网络年综合费用最小为优化目标建立了配电网网架规划的数学模型,并利用改进后的人工鱼群算法求得该模型优化解,通过对具体实例的仿真实验,比较了人工鱼群算法改进前后对配电网网架规划进行优化的结果,同时验证了该方法的可行性和有效性。     

基本人工鱼群算法的研究与改进

针对人工鱼群算法的不足,本文尝试引入分区域搜索的思想、深度优先遍历的思想以及禁忌搜索算法对该算法进行改进。通过仿真实验结果表明,改进后的人工鱼群算法能有效的得到精确解,并且提高了算法的收敛性和计算复杂度。     

种群优化人工鱼群算法在输电网扩展规划的应用

将遗传算法与人工鱼群算法有机融合,提出一种种群优化人工鱼群算法,采用分别对部分人工鱼个体进行选择、交叉、变异操作的策略,调整优化人工鱼种群结构,较好地兼顾局部搜索和全局搜索.通过与粒子群算法、基本的人工鱼群算法在Garver-6节点、Garver-18节点和Garver-24节点系统仿真计算比较,证明了种群优化人工鱼群算法的正确性和有效性.