牵引供电系统无功调度优化规划

无功功率是电力系统的一个重要运行参数，它的平衡程度直接影响电网电压的稳定程度。从电气化铁道牵引供电系统实施无功补偿的必要性出发，在模型分解和协调的基础上，介绍一种求解无功调度优化规则的最优化算法。     

电力系统无功优化中PSO算法的改进研究

针对电力系统无功优化中的PSO算法的特点,采用的信息拓扑结构为环形结构,对PSO算法中的变异算子进行研究.针对环形拓扑结构的PSO算法,其后期收敛精度差是一个常见问题,提出了一种称之为"球面变异"的变异算子,充分利用粒子群迭代后期种群的信息,对变异的方向与速度进行引导,进而建立了变异算子与当代种群适应度之间的关系,明显地提高了算法收敛速度与精度.最后,对陷入局部收敛等问题进行相应的改良,诸如无法达到最优解等问题.使用IEEE14节点系统作为算例进行测试,结果达到优良.     

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.     

新的全局-局部最优最小值粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的收敛速度,克服陷入局部最优的缺点,在全局-局部最优粒子群优化算法的基础上,提出了一种新的改进粒子群优化算法——全局-局部最优最小值粒子群优化算法.该算法把惯性权重和学习因子分别通过结合全局和局部最优最小值来进行改写,速度更新公式也做了相应的简化.仿真实验表明该算法在收敛速度和寻优质量上都优于基于LDIW策略改进的粒子群算法和全局-局部最优粒子群算法.     

电力系统无功优化的柯西粒子群算法

针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,提出了柯西粒子群算法,并首次将其应用于电力系统无功优化问题.柯西粒子群算法是基于柯西分布的期望和方差均不存在的原理,对每一代粒子的全局极值进行柯西变异,以此来增加种群的多样性,扩大全局最优粒子的搜索区域,以尽快获得适应度更优的个体,从而可以避免算法陷入局部最优解,同...     

求解job-shop调度问题的量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题.求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解.仿真实例结果证明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法和粒子群优化算法.     

基于改进微分进化算法的电力系统无功优化

针对配电网网架规划问题,在基本微分进化算法基础上,引入改进机制,提出一种基于改进微分进化算法的电力系统无功优化算法。新算法通过参考粒子群算法惯性权重思想,引入惯性加权系数,在计算初期能够维持个体的多样性,后期能够加快算法的收敛速度,提高了微分进化算法的性能。将该算法应用于电力系统无功优化中,仿真结果表明:使用该算法优化的网损平均值更低,寻优性能更好,优化的网损值集中在较小的区间。     

云计算环境下的资源调度优化模型研究

为了提高了云计算资源调度效率,提出一种基于混沌粒子群算法的云计算资源调度模型.首先将资源调度可行方案作为粒子的位置向量,云计算资源的负载均衡度作为目标函数,然后通过粒子之间的信息共享、交流,最后找到最优资源调度方案,并引入混沌机制对粒子进行扰动操作,保证粒子群的多样性,防止早熟现象、局部最优解等缺陷出现.在CloudSim平台进行了仿真,结果表明,混沌粒子群算法可以快速找到云计算资源最优调度方案,提高了资源利用的效率,具有较好的实用性和可行性.     

求解job shop调度问题的量子粒子群优化算法*

针对粒子群优化算法搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将量子粒子群优化算法用于求解作业车间调度问题。求解时,将每个调度按照一定的规则编码为一个矩阵,并以此矩阵作为算法中的粒子;然后根据调度目标确定目标函数,并按照量子粒子群优化算法的进化规则在调度空间内搜索最优解。仿真实例结果证明,该算法具有良好的全局收敛性能和快捷的收敛速度,调度效果优于遗传算法和粒子群优化算法。     

混沌粒子群优化算法研究

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出一种求解优化问题的混沌粒子群优化(CPSO)算法.该算法的基本思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.典型复杂函数优化仿真结果表明该方法是一种较简单有效的算法.     

改进粒子群算法在无功优化中的应用

针对电力系统无功优化的特点,本文提出以有功网损最小为目标函数,以负荷节点电压质量和PV发电机节点无功出力为罚函数．以有功功率和无功功率为约束条件的数学模型,并应用改进的粒子群算法对无功优化问题进行求斛。该算法在权重系数和不活动粒子两方面进行改进,有效地解决了进化过程中陷入局部最优和搜索精度差的缺点。最后,将改进后的粒子群算法应用于IEEE14节电力系统进行无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。     

井工煤矿无轨胶轮车全局调度模型

井工煤矿无轨胶轮车数量多,运输易受搬家倒面、突发事件等影响,传统的人工调度方法效率低,且易造成车辆闲置、空载、里程浪费等问题,而现有的辅助运输车辆调度方法大多面向固定任务使用离散事件优化的方案,将全局模型拆解为局部模型,缺乏对井工煤矿整体情况的分析。针对上述问题,提出了一种基于百度工业求解器的井工煤矿无轨胶轮车全局调度模型,介绍了该模型中信息收集模块、数据建模模块和工业求解器模块设计方案,以及无轨胶轮车全局调度流程。该模型采用基于“分批求解、迭代优化”的无轨胶轮车全局调度算法,由百度工业求解器基于动作调整启发式算法对车辆调度问题进行优化求解,解决了传统调度模型求解时间长、易陷入局部最优解等问题。实验结果表明,基于百度工业求解器的井工煤矿无轨胶轮车全局调度模型较人工调度方法大幅降低了使用车次,提高了车辆运转效率,调度优化的求解时间低于基于Gurobi求解器的局部调度模型,更适用于井下辅助运输场景下大规模复杂调度任务。     

一种基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法

提出一种改进的粒子群优化算法--基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法(GTPSO).GTPSO在保持PSO算法快速收敛的基础上,以郭涛算法(GuoA)的寻优机制确保种群的多样性和算法的坚韧性.数值计算结果表明,对于高维(维数≥10)复杂非凸多峰函数的数值优化问题,GTPSO算法的计算结果均优于GuoA算法和粒子群优化算法.     

城市交通干线绿波带全局优化方法

通过分析城市信号交叉路口交通流的复杂性,我们得出模糊控制方法在单个交叉路口的控制特性更为适应交通流的不确定性、随机性和突发性。但是在将模糊控制理论引入绿波协调控制中去,对多个交叉路口设计模糊控制器时,不可避免的造成模糊逻辑的爆炸性增长以及控制效果的直线下降。本文结合模糊控制算法和粒子群优化算法,提出一种对多交叉路口进行全局优化的控制策略,使用粒子群算法对全局性能参数进行优化,在保证单个交叉路口控制效果不变的情况下,在交通路面上形成整体平均等待时间最小的绿波带。     

基于混沌的弹性粒子群全局优化算法

为了克服粒子群优化容易陷入局部极小的缺陷,利用粒子速度不依赖于其与最优粒子之间距离的大小,而仅依赖其方向信息的特点,采用自适应策略弹性地修正粒子速度的幅值．同时,充分利用混沌运动的遍历性、随机性及对初值的敏感性等特性,提出一种基于混沌的弹性粒子群优化（ＣＲＰＳＯ）算法,并将其成功用于典型多极点函数优化．仿真结果表明,该算法增强了摆脱局部极值点的能力,提高了收敛速度和精度．     

一种基于混沌的自适应粒子群全局优化方法

充分利用粒子群优化算法的收敛速度较快及混沌运动的遍历性、随机性以及对初值的敏感性等特性,考虑到惯性因子对多样性的影响,通过引入早熟收敛程度评价机制,采用逻辑自映射函数来产生混沌序列,提出一种基于混沌思想的自适应混沌粒子群优化（ACPSO）算法,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。仿真结果表明提出的自适应混沌粒子群优化算法的性能明显优于一般混沌粒子群优化算法。     

多目标多约束应急物资调度优化的仿真研究

研究突发事件应急物资调度优化问题,应急物资具有多目标、多约束、动态性特性,传统粒子群算法存在"早熟"缺陷,无法获得最优调度方案,为解决上述问题,提出一种采用混沌粒子群优化算法的突发事件应急物资调度优化模型。首先建立应急物资调度优化数学模型,并确立目标函数,然后采用混沌粒子群算法对其进行求解,最后采用仿真测试算法的有效性和可行性。仿真结果表明,混沌粒子群算法克服了传统优化方法易陷入局部最优的缺陷,在保证应急时间最短的前提下,运输总成本最低本。