蚁群算法在泄水建筑物下游收缩断面水深计算中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法,初步研究表明该算法具有许多优良性质。针对溢流坝下游收缩断面水深计算中存在计算繁琐,精度不高等问题,应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型来求解溢流坝下游收缩断面水深,并将该方法与遗传算法及传统的计算方法进行比较。结果表明,蚁群算法具有直观、简便、快速、实用性强等优点,是一种较为优秀的全局优化方法。     

多阶段输电网络最优规划的并行蚁群算法

多阶段输电网络最优规划是一个复杂的非线性组合优化问题，难以采用传统的数学优化方法求解。蚁群算法是近年来出现的用于解决组合优化问题的一种高效的内启发式搜索技术，但存在着未成熟收敛问题。文中给出了多阶段输电网络最优规划的数学模型及其解的向量形式；详细分析了传统蚁群算法的未成熟收敛现象及其原因；提出一种并行蚁群算法并用于求解多阶段输电网络最优规划问题。并行蚁群算法无需初始可行解，能很好地协调局部搜索与全局搜索，在加快计算速度的同时有效地避免了因参数设置、种群规模等不同而引起的未成熟收敛。对实际算例的计算结果表明，该方法具有很高的计算效率和良好的全局收敛性。     

水库优化调度混沌蚁群算法数学模型实例研究

本文在分析研究混沌优化和蚁群算法的基础上,将两种算法的思想组合优化,研究建立了混沌蚁群算法水库优化调度数学模型,并结合混沌优化和蚁群算法求解了该模型,完成了水库的优化调度计算。     

基于改进蚁群算法的渡槽结构优化设计

渡槽结构优化设计属于混合离散变量优化问题,针对利用一般连续变量方法进行离散变量优化设计的不足,对基本蚁群优化算法进行了改进:引入蚁群更新、沿途搜索等策略,在搜索过程中对设计变量进行工程化处理,蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。开发了基于改进的蚁群优化算法的混合离散变量渡槽优化设计的程序。实例研究表明,该算法对优化设计问题的特性无特殊要求,而且程序运行可靠,全局收敛能力强。     

蚁群算法在工程项目工期—费用优化问题中的应用

论述了工期—费用优化问题的原理,分析了传统优化方法的优缺点。针对工期-费用这一连续空间优化问题,综合了基于网格划分策略的连续域蚁群算法和求解旅行商问题的基本蚁群算法的思想,构造了一种改进的蚁群算法。实例计算结果表明,该方法在求解工期费用优化问题方面是有效的。     

一种新型智能仿生类算法-蚁群算法

蚁群算法是一种新型智能仿生类算法,是受到蚂蚁在觅食过程中建立蚁巢到食物最短路径时的搜索机制启发而提出的一种算法。蚁群算法在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效,成为解决TSP、VRP、QAP、JSP等典型问题的一种新型强有力算法。本文对蚁群算法理论研究的主要内容和方法、基于算法的改进等,进行了系统的总结与综述。     

一种求解最优机组组合问题的随机扰动蚁群优化算法

针对蚁群优化算法中易出现的停滞现象，设计出一种新颖的随机扰动蚁群优化算法。该算法包含了两个重要方面：一是提出了采用倒指数曲线来描述的扰动因子；二是设计出了相应的随机选择策略和扰动策略。此外，还对该算法中参数的选取方法及取值范围进行了研究和探讨。利用该算法求解最优机组组合问题，并在模型的转化、约束项的处理等方面进行了深入的分析。通过对两个测试系统进行计算，并与基本蚁群算法进行比较，证明了该算法可以有效地克服基本蚁群算法计算时间较长和容易出现停滞现象的缺陷，具有更好的全局优化能力。     

输配电网络规划优化方法的研究进展

对输配电网络规划的研究简况作了介绍,重点分析和总结了输配电网络规划优化的数学优化方法及其遗传算法、蚁群算法、Tabu搜索法等启发式算法的研究现状、存在问题,并分析了今后的研究方向,指出今后应研究输配电网络规划优化的特点.确定启发式算法的寻优模型和参数,保证算法的搜索方向,提高算法搜索效率,以获得输配电网络的全局最优解.     

混沌蚁群算法在水库优化调度中的应用

提出一种基于混沌优化算法和蚁群算法相结合的混合算法,在求解水库优化调度问题的方法。根据混沌变量的随机性和遍历性,利用混沌变量进行优化搜索,从而有效地克服了蚁群算法存在的效率低、易于演化停滞及陷入局部最优等问题。又利用蚁群算法信息素正反馈的优点,改善了混沌搜索的盲目性,提高了搜索的效率。通过实例计算,结果表明该算法具有效率高及较强的全局寻优能力。     

进化优化算法在电力系统机组优化组合中的应用研究

采用进化优化算法--蚁群优化算法来求解机组最优启停问题.引入了状态、决策、路径等概念,把机组最优启停问题设计成蚁群算法模式,从而可以方便地利用蚁群优化算法来求解.通过附加惩罚项来处理各种约束,用tabu表限制不满足约束的状态,使得蚂蚁的搜索总在可行城内进行,对算法的搜索进程起到了有效的引导作用.对上述算法与传统的求解过程进行仿真比较,证明本优化算法可行、有效.     

基于C-PSO算法的混凝土面板堆石坝断面优化设计

针对基本粒子群算法(PSO)寻优过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优和计算精度差等缺陷,采用分簇思想和碰撞策略,提出了一种改进的粒子群算法(C-PSO),在该算法中,粒子通过分簇并行搜索,有效避免了群体过度集中现象,极大地增强粒子全局搜索能力。将C-PSO算法应用于混凝土面板堆石坝断面优化设计中,优化结果表明,该算法对解决复杂的多变量多约束非线性问题具有较好的适应性,为复杂的混凝土面板堆石坝断面优化设计问题提供了新的解决思路。     

对分插值与混沌嵌套搜索算法在梯级水库联合优化调度中的应用

在分析对分插值逼近算法和混沌优化算法的遍历性、敏感性、普适型、规律性、随机性等特点基础上,通过嵌套结构把确定性搜索和随机搜索有机结合起来,提出一种对分插值与混沌嵌套搜索算法的梯级水库联合优化调度的求解方法.实例分析表明,该算法具有参数配置简单、普适性强、稳定性高、全局优化等特点,并取得了与POA算法一致的收敛精度且计算速度有优势,可以求解诸如水库优化调度等具有复杂约束条件的非线性优化问题.     

混合智能算法及其在供水水库群优化调度中的应用

将遗传算法中的进化思想和蚁群算法中的群体智能技术有效地耦合,提出了一种基于两者的混合智能算法,应用于供水水库群系统的优化调度研究中。算法利用蚁群算法的并行性、正反馈性以及良好的全局寻优能力,避免搜索陷入局部最优,同时借鉴遗传算法的进化思想,利用杂交、变异算子来进行局部寻优,使其能快速搜索到全局最优点。在种群随机搜索过程中嵌入确定性的模式搜索,使得算法同时具有随机性和确定性。结合模拟退火思想,构造了罚因子处理约束条件,使该算法对水库优化调度问题以及其他优化问题具有一定的通用性。通过实例验证,并与大系统聚合分解经典算法进行比较,结果表明该算法是可行的和有效的。     

大坝安全监测的遗传—偏回归(GA-PLSR)模型研究及应用

基于在大坝监测中常用的偏回归模型的基础上引入了遗传算法,充分利用其强大的自适应全局优化概率型搜索功能,采用改进的遗传算法对偏回归系数进行寻优重估,建立大坝安全监测的遗传-偏回归模型。从而达到对偏回归模型优化的目的,以同时解决和改善常规大坝安全监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型欠拟合问题,进一步提高大坝监控模型的拟合和预测精度。     

改进粒子群优化算法在水电站群优化调度中的应用研究

为克服常规粒子群优化算法易早熟、后期收敛慢且易陷入局部最优解的缺点,本文提出一种新的惯性权重系数更新策略——自适应指数惯性权重系数(SEIWC)代替线性递减惯性权重系数(LDIWC),同时,将遗传算法中的染色体交叉、变异思想引入粒子的更新策略,提高粒子的多样性,增强算法的全局搜索能力。使用Rosenbrock函数和Schaffer函数验证了改进粒子群优化算法的有效性。以福建电网闽江流域水电站群优化调度为例,建立基于改进粒子群优化算法的库群长期优化调度模型。计算结果表明,该模型的调度结果显著优于常规粒子群优化算法,与逐步优化算法结果水平相当。     

基于混沌优化算法的混联水电站群长期优化调度

在建立混联水电站群长期优化调度模型的基础上,应用混沌优化算法对模型进行求解。以水电站群总电能最大为目标函数,根据混沌运动的随机性,由Logistic模型产生的混沌变量来进行优化搜索。此方法可避免陷入局部最优点,并取得全局最优。实例计算结果表明,混沌优化算法与逐步优化算法相比,优化结果良好。表明本文算法可以用于求解具有复杂约束条件的非线性混联水电站群水库优化调度问题。     

An Improved Continuous Ant Algorithm for Optimization of Water Resources Problems

Ant colony optimization was initially proposed for discrete search spaces while in continuous domains, discretization of the search space has been widely practiced. Attempts for direct extension of ant algorithms to continuous decision spaces are rapidly growing. This paper briefly reviews the central idea and mathematical representation of a recently proposed algorithm for continuous domains followed by further improvements in order to make the algorithm adaptive and more efficient in locating near optimal solutions. Performance of the proposed improved algorithm has been tested on few well-known benchmark problems as well as a real-world water resource optimization problem. The comparison of the results obtained by the present method with those of other ant-based algorithms emphasizes the robustness of the proposed algorithm in searching the continuous space more efficiently as locating the closest, among other ant methods, to the global optimal solution.     

基于遗传算法的偏最小二乘回归模型在大坝安全监测中的应用

偏最小二乘回归能较好地解决自变量之间严重的相关性问题,遗传算法作为一种新的全局优化搜索方法,具有智能性搜索、并行式计算、鲁棒性强等优点.本文在偏最小二乘回归分析的基础上引入遗传算法,依靠其有效的自适应全局搜索优化功能,对偏回归模型中的回归系数进行重新评估,建立基于遗传算法的偏回归模型.实例分析表明:基于遗传算法的偏回归模型有良好的拟合效果和预测精度.