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蚁群算法在组合优化中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
本文介绍了崭新的求解复杂优化问题的启发式算法-蚁群算法以及它的基本原理.该算法是通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解此类问题的目的.它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、分布式计算、易与其他方法结合等优点.文章还介绍了该算法在静态组合优化,如旅行商、二次分配、车间任务调度、车辆路线、图着色、有序排列,以及动态组合优化中的应用.文章最后展望了蚁群算法所具有的广阔应用前景. 相似文献
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为了快速有效地求解大型电力系统无功优化的问题,在蚁群算法的基础上,提出了一种基于局域网的智能算法,智能蚂蚁算法与蚁群算法相比,主要进行了几点改进:第一,取消了外激素;第二,自动调整选择最优路径的比例;第三,引入扰动以避免陷入局部优化,并给出其全局渐近收敛性,该算法作为一种新兴的优化算法,具有适用范围广,寻优能力强,程序... 相似文献
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基于蚁群最优的配电网网架优化规划 总被引:1,自引:0,他引:1
《电网技术》2006,(Z1)
配电网规划问题是一个复杂的组合优化问题。蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效随机化内启发式全局搜索技术,能有效地求解大规模组合优化问题。文中结合单阶段配电网规划问题的特点,应用蚁群算法来解决配电网规划中网架规划绕障碍问题,建立了相应的数学模型,并给出求解算法。算例计算结果表明了该方法是可行的、有效的。 相似文献
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动态无功优化是个十分复杂的时空分布非线性优化问题,全局寻优十分困难。为了解决电力系统无功优化的求解问题,提出了一种新的智能算法,即把蚁群算法和免疫算法相结合,利用两种算法优点的互补,以解决约束优化问题。该算法将免疫算法和蚁群算法相结合,把用蚁群算法解决的问题看作抗原,通过免疫算法产生抗体给参数赋值,并应用于具体问题的求解,将得到的结果作为当前抗体的适应度值,然后通过免疫算法的交叉、变异、亲和度选择等操作,将适应度好的抗体保留,淘汰适应度差的抗体,经过多次迭代,最终得到较优的抗体,改善了单一搜索机制易陷入局部最小的不足,克服了处理复杂边界问题的多种不足之处。通过算例比较了遗传算法、简单蚁群算法以及改进算法的结果,验证了改进算法的正确性和有效性。 相似文献
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配电网规划问题是一个复杂的组合优化问题。蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效的随机化内启发式全局搜索技术,能有效地求解大规模组合优化问题。文中结合单阶段配电网规划问题的特点,应用蚁群算法来解决配电网规划问题,建立了相应的数学模型,并给出求解算法。算例的计算结果表明了这种方法是可行、有效的。 相似文献
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配电网规划问题是一个复杂的组合优化问题.蚁群算法是用于解决组合优化问题的一种高效的随机化内启发式全局搜索技术,能有效地求解大规模组合优化问题.文中结合单阶段配电网规划问题的特点,应用蚁群算法来解决配电网规划问题,建立了相应的数学模型,并给出求解算法.算例的计算结果表明了这种方法是可行、有效的. 相似文献
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介绍了蚁群算法用于求解无功优化的步骤,在满足发电机无功功率、负荷节点电压等网络性能要求的前提下,以系统网损最小为目标函数,将发电机机端电压、变压器分接头和无功补偿设备出力为控制变量,建立求解无功优化问题的模型。最后通过仿真试验,验证了所提出方法的可行性。 相似文献
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基于广义蚁群算法的电力系统经济负荷分配 总被引:49,自引:15,他引:49
提出了一种可用于求解一般形式的非凸、非线性约束优化问题的广义蚁群算法,以用于求解复杂的非凸、非线性电力系统经济负荷分配问题,与用于组合优化的蚁群算法类似,该算法运用了正反馈,分布式计算和贪婪式启发搜索,基于不动点理论,给出了该算法收敛的充分条件,多个算例结果表明,文中提出的算法是有效可行的。 相似文献
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蚁群优化算法及其在电力系统中的应用 总被引:4,自引:3,他引:4
蚁群优化算法是意大利学者M Dorigo受蚂蚁觅食行为的启发 ,提出的一种新型组合优化算法 ,具有正反馈、分布式计算等特点 ,已在许多问题中得到成功的应用。本文对蚁群优化算法的研究现状作一综述 ,并指出在电力系统中可能的应用方向 相似文献
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作为一种求解组合优化问题的启发式方法,基本蚁群算法以其正反馈、并行计算和鲁棒性强等优点被许多领域的专家所关注;但是如果正反馈应用不得当,也会出现搜索时间过长或陷入局部最优解的情况。为此,提出采用加入扰动策略的蚁群算法,通过对各计算因子的动态调整,控制其正反馈过程和算法的搜索区域,以提高蚁群算法得到全局最优解的概率和收敛速度。配网规划的应用算例证明了这一改进的有效性。 相似文献
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为确定无功补偿设备的最佳补偿位置和容量,提出了基于层次聚类法和蚁群算法的配电网无功优化方法。该方法以有功网损最小建立目标函数,在约束条件中引入了最优网损微增率准则。运用层次聚类法对灵敏度进行聚类分析,以确定待补偿点范围,聚合原则及拆分原则可有效实现聚类,不受随机性和人为干扰影响。通过改进将蚁群算法确定补偿位置和容量,能... 相似文献