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基于免疫遗传算法优化的神经网络配电网网损计算 总被引：4，自引：0，他引：4
提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络方法计算配电网的理论线损.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能, 比现有其它计算配电网理论线损的方法更为准确. 相似文献
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阐述了一种基于混合优化微分进化算法的无功优化方法。混合优化微分进化算法是一种直接随机搜索方法,由在当前种群中随机采样的个体之间的基因差异来驱动,混合优化微分进化算法的主要思想是采用不同的策略产生变异算子,并在进化过程中采取父代和子代合群处理,来提高进化速度。将该无功优化方法在IEEE 30节点系统上进行了校验,并与基于其它算法的无功优化方法进行比较,仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、计算精度高的优点。 相似文献
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提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络方法计算配电网的理论线损。该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能。为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤。仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能, 比现有其它计算配电网理论线损的方法更为 相似文献
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阐述了一种基于混合优化微分进化算法的无功优化方法.混合优化微分进化算法是一种直接随机搜索方法,由在当前种群中随机采样的个体之间的基因差异来驱动,混合优化微分进化算法的主要思想是采用不同的策略产生变异算子,并在进化过程中采取父代和子代合群处理,来提高进化速度.将该无功优化方法在IEEE 30节点系统上进行了校验,并与基于其它算法的无功优化方法进行比较,仿真结果表明该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、计算精度高的优点. 相似文献
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