含分布式发电的改进BFO算法配电网无功优化

在含分布式电源的电网无功优化研究中,为了更有效地提高配电网性能,提出了一种改进细菌觅食算法(CP-BFO).以电网网损最小、负荷节点电压和发电机的无功出力约束作为综合目标函数,采用细菌觅食算法,在聚焦操作中引入粒子群变异算子,使算法具有良好的全局搜索能力,提高了算法的寻优效率.同时利用混沌原理对改进的细菌觅食算法的参数进行自适应调节,改善了算法的收敛性能.通过节点系统的仿真表明,CP-BFO算法在提高含分布式电源的智能电网电压质量与减少功率损耗的优化过程中具有可行性和有效性.     

基于全向路口模型的非结构化道路重复节点路径规划

针对非结构化道路重复节点的全局导航路径规划问题,首先提出了一种基于全向路口结构并满足转向约束的地图模型构建方法,在传统导航地图的基础上对路口结构进行细化,以转向为基本单元设置导航节点,并进行转向约束处理,确保不同节点形成拓扑关系时满足转向约束;然后,根据所构建的模型设计了基于双向搜索的A?算法,分别从起点和终点展开路径搜索,直至获取最优路径;最后,在某野外实验场环境中展开对比实验,结果表明,基于所提地图模型所得的全局路径满足转向约束要求,且能够有效解决重复节点的路径规划问题.     

一种基于反向CDS树的异构WSNs拓扑构建方法

在无线传感器网络中,拓扑控制是节约能源、延长生命周期的一项关键技术。现有拓扑控制方法的研究主要集中在同构网络,对此,面向异构网络提出了一种低信息复杂度的基于反向连通支配集树的分布式拓扑构建算法。基于最小连通支配集构建虚拟骨干树,改进了A3G算法中节点的适应度函数和算法流程,优化了产生的连通支配集的规模和通信开销,进一步降低信息复杂度,在保证连通性的同时关闭网络冗余节点以降低能耗。理论分析和仿真实验证明,算法能够以较小的时间和通信代价构建拓扑,延长网络生命周期。     

基于蚁群算法的电网拓扑研究

文章对电网拓扑结构的算法进行了研究,方法基于蚁群算法。该方法建立的是一个随机拓扑结构。首先是将N个节点随机的投放到一个区域内,然后按照区域聚类的思想把节点分类,按照在以最优路径为前提的条件下建立电网拓扑结构模型。该方法建立的电网拓扑模型能扩大到任意标准,而且节点是随机的,各项参数都可以根据需求来随机设置,电网分析运算速度快。     

基于电气介数的电网故障无功规划选址与定容

无功补偿对电网减少线路损耗、提高故障应对能力和稳定性等有着显著作用.为此,基于电网拓扑电气介数模型,针对有限经济约束的电网输电线路N-1故障,考虑电网系统无功补偿的经济性约束和潮流方程电气约束,建立包括最小发电费用、最大网损降幅和最优裕度提升为目标函数的优化模型,求解输电线路N-1故障情况下的无功补偿策略的最优选址定容.最后,考虑到构建的混合整数非线性模型的复杂性与难以凸化松弛,通过改进的精英策略的自适应遗传算法求解最优潮流问题,并通过IEEE-14节点标准测试系统进行算法验证,从而表明所提出算法的有效性以及策略的可行性.     

空间激光通信网络拓扑算法设计与仿真研究

研究自由空间激光通信网络移动节点的拓扑控制问题,针对特定场景空间激光通信自组织网络提出一种基于集合划分的启发式拓扑算法.根据空间节点的位置姿态信息和激光建链的约束条件计算节点间的可连接关系及链路稳定度,通过启发式迭代生成较优的全连通稳定拓扑,实现所有节点间的网络层通信.所提算法不仅可优化网络直径,还可在遇到链路断开时,...     

基于蚁群算法的多目标网络铺设策略研究

研究通信网络在不同目标下的铺设策略。为满足不同需求,建立网络终端之间的距离矩阵并将其转化为一个全连通无向赋权图。根据网络设计标准,以最低成本为唯一目标建立最短路径模型,利用Prim算法求解得到最小生成树。在最小生成树逻辑结构上建立稳定性度约束模型,给出满足度约束的铺设方案。综合考虑网络铺设的多方面影响因素,建立多目标组合优化模型,基于蚁群算法设计不同链路通断概率、不同链路数目和较高稳定性下的全局最优铺设策略。     

认知智能电网中基于能效优化的频谱分配策略

针对智能电网的无线通信环境存在频谱短缺、资源利用效率低等问题,将认知无线电技术应用于智能电网的邻域网络通信中.引入认知智能电网概念以保证业务传输的公平性和有效性,提出一种基于改进二进制蝴蝶优化算法(BOA)的频谱分配策略,此方案考虑了通信过程中的信噪比和路径损耗,选择系统能量效率作为信道效益,并且在拓扑结构固定的城市居民小区进行建模仿真.首先,使用基于改进时变转换函数和扰动策略的二进制蝴蝶优化算法(IBBOA)为认知智能电网用户进行频谱分配;然后,采用基于接收信噪比的闭环功率控制算法动态调整用户的传输功率,减少认知智能电网用户和主要用户之间存在的干扰;最后,以系统能量效率和两个用户公平性指数为优化目标,与遗传算法(GA)和二进制粒子群算法(BPSO)进行对比实验.仿真实验表明,联合闭环功率控制的IBBOA算法所获得的系统能量效率比未联合闭环功率控制的NBOA算法高33.2%,IBBOA算法最终的系统能量效率和用户公平性指数fair比GA算法分别高出47.8%和62.6%,比BBOA算法分别高出17.6%和26.7%.结果表明所提方案能够有效抑制认知智能电网中用户间的干扰,大大提高频谱利用率和系统能量效率.     

一种最大化Ad Hoc网络生存期的拓扑控制算法

如何延长无线自组网生存期是拓扑控制技术研究的重点.根据无线自组网通信的特点,基于目前使用最广泛的网络生存期定义和能耗模型,综合考虑节点的发送和接收功耗,通过分析网络生存期与节点通信距离、电路损耗及节点负载量的关系,得出拓扑控制与网络生存期的关系.在此基础上提出延长网络生存期的分布式拓扑控制算法MLTC.网络中每个节点收集其邻居节点信息,分布式构建具有最长路径生存期特性的局部生成子图,并选取覆盖所有最优相邻节点的最小发射功率为此节点的发射功率.算法在保证网络连通性与无向性的同时,使得节点能用最小功率构建保存了原图最长生存期路径的子图.理论分析和仿真实验结果表明,MLTC算法在不同的发送和接收功耗比下均能有效延长网络的生存期.     

基于约束支配多目标进化算法的航路改航方法

针对具有多目标多约束特征的航路改航问题,提出了基于约束支配的非支配排序多目标进化算法(NSGA-Ⅱ)的路径规划方法.采用了约束支配规则处理空中交通管制规则中关于改航的多个约束条件,建立个体解之间的约束支配关系.在产生初始群体时进行分区产生随机的浮点坐标,并提前筛选出符合航向角改变量约束的可接受解,增加删除算子用以处理不可接受的不可行解,进化算法迭代完成后,建立优化算子用以优化迭代产生的路径.在块状和离散状飞行限制区条件下分别进行仿真实验,实验结果表明,该方法能产生符合目标函数优化且路径复杂度较小的最优解.     

基于动态规划的无线传感器网络的路由算法

路由问题是无线传感器网络中的核心问题之一,其数据传送的多跳特点使得非常适合用动态规划的原理来设计传感器网络的路由算法.基于动态规划,通过节点跳数生成算法为传感器网络中的每个节点赋一个表示到Sink点跳数的节点跳数值,并分析了传感器网络的拓扑结构特点,然后给出了无线传感器网络中寻找从源到汇满足不同设计目标的最小跳数(MinH)、最小跳数最大剩余能量(MinHMaxRE)和最小跳数最小费用(MinHMinC)3种路由算法.探讨了最小跳数最小费用路由与最小费用路由之间的关系,并给出了判断最小跳数最小费用路径就是最小费用路径的一个充要条件.算法的能量消耗分析表明,所给路由算法能实现大幅度的能量节省.     

基于B-CNN算法的无线通信网络通信抗毁节点优化仿真

由于当前方法未能采用B-CNN算法对通信节点进行分类，导致优化时间增加，网络通信效率以及抗自毁性能下降，对此，提出一种基于B-CNN算法的无线通信网络通信抗毁节点优化方法，利用B-CNN模型定位初始节点中的显著区域，裁剪出显著区域，融合全局和局部特征；通过分类结果对网络连通拓扑结构进行修复，在考虑各个网络分区位置以及距离的基础上，建立网络骨干多边形，部署合适的中继节点完成各个分区的连通，进而实现无线通信网络通信抗毁节点优化。仿真实验结果表明，所提方法能够有效减少优化时间，提升网络通信效率以及抗自毁性能。     

含分布式电源的改进PSO算法配电网无功优化

在电网无功供电性能优化问题的研究中,针对包含分布式电源的配电网无功优化的特点,利用一种改进粒子群算法,对含分布式发电的配电网系统进行了无功优化的计算.考虑了电网损最小、节点电压和发电机无功出力的约束作为优化目标函数,采用粒子群算法,在其速度进化方程中引入了自适应惯性权重和收缩因子以提高,并运用遗传算法中的交叉技术,对PSO算法产生的粒子进行遗传交叉运算来改善全局搜索能力,并在迭代后期将其取消来提高计算速度,仿真结果对比表明,提出的优化算法能够有效地提高电网电压质量和减少功率损耗.     

Dijkstra算法的一种高效率实现

Dijkstm提出单源点最短路径算法即计算一个节点到其他所有节点的最短路径.算法结构过于复杂且效率较低.采用最小堆对Dijkstra最短路径算法进行优化,优化后的算法比起经典算法在时间复杂度和空间复杂度上都有明显的提高.     

基于改进粒子群算法的油气集输管网拓扑结构优化方法

针对传统方法优化后的油气集输管网拓扑结构误差较高大、人力物力成本较高等问题,提出基于改进粒子群算法的油气集输管网拓扑结构优化方法.分析井口—计量站-联合站的布站程序,计算体积流量等工艺参数;将油汽集输费用最小作为目标函数;在计量站储油能力、中转站加工能力以及各站点位置约束下,构建管网拓扑结构优化模型;调节最优粒子编码顺...     

基于QoS和逻辑代数运算规则的路由算法

基于服务质量QoS的路由的主要目标是为接入的业务选择满足服务质量要求的传输路径,同时保证整个网络资源的有效利用。逻辑代数运算规则路由算法是利用节点之间的直接连接进行逻辑代数运算来求出两个节点之间的所有路由。本文总结出了基于服务质量度量和逻辑代数运算规则的路由算法,并给出了算法示例。     

能耗均衡和节能的分层无线传感器网络汇聚层优化部署

分层无线传感器网络中，汇聚节点的部署位置，对感知节点的能耗大小以及均衡起着至关重要的作用，最终影响传感器网络使用寿命。因此，本文在保证所有传感节点均能有效连接的前提下，对汇聚节点的位置进行优化，延长网络生存时长。本文同时考虑两个优化目标，即最小化感知节点的总传输功率，以及尽可能均衡感知节点的能耗。这是一个非凸的NP-hard的多目标优化问题。为了求解该问题，本文首先提出了一种多目标黏菌算法，然后基于此，设计了一种分层无线传感器网络汇聚层优化部署机制。充分的实验结果表明，基于多目标黏菌算法的优化部署机制可以显著降低感知节点的总功率，平衡感知节点之间的能量消耗。     

基于拓扑分割与聚类分析的虚拟软件定义网络映射算法

针对目前大部分基于虚拟软件定义网络（vSDN）的映射算法未充分考虑节点与链路之间的相关性的问题,提出了一种基于网络拓扑分割与聚类分析的vSDN映射算法。首先,通过根据最短跳数进行拓扑分割的方法,降低物理网络的复杂度;然后,通过根据节点拓扑和资源属性进行聚类分析的方法,提升映射算法的请求接受率;最后,通过将链路约束分散到节点带宽资源以及节点的度进行约束考量,对不符合链路要求的节点进行重映射,从而优化了节点与链路映射过程。实验结果表明,该算法有效地提升了基于软件定义网络（SDN）架构的虚拟网络映射算法在较低连通概率物理网络下的请求接受率。     

基于粒子群算法的电力系统无功优化

针对电网电力传输的无功功率优化,可以改善全网的无功分布。合理的无功分布既可以保证网络电压质量又可以有效降低网络有功损耗,直接影响着电力系统的安全与稳定,并与经济效益直接挂钩。文中采用基于惯性权重的粒子群算法研究电力系统无功优化,建立以最小网损为目标函数、通过罚函数的形式引入负荷节点电压和发电机无功功率越限处理的数学模型;并建立电力系统无功优化仿真程序,以IEEE-30节点系统进行仿真计算。结果表明,该算法能获得全局最优解,优化后网损率下降16.11%。     

移动自组网基于能量效率的分布式拓扑控制算法

移动自组网中,网络的拓扑结构可以通过调节每个节点的传输功率加以控制,拓扑控制的基本目标是设计基于功率优化的算法,既能维护网络的连通性,又能降低节点的传输功率,延长节点的生存时间,达到优化网络性能的目的.在GG图的基础上,提出了一种基于能量效率的拓扑控制算法VCGG(a varying-cone distributed topology-control algorithm on Gabriel graph).算法采用可变扇区的思想,运用优先删除最远节点的方法(FDFN)选择逻辑邻居节点,建立了一个度有界、平