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对基本仿电磁学(Electromagnetism-Like Mechanism,ELM)算法进行了改进,获得了新型的改进仿电磁学(improve electromagnetism-like mechanism,IELM)算法,并与遗传算法(genetic algorithm,GA)进行了性能对比分析。研究结果表明:在基本ELM中引入被动聚集思想来实现单个粒子的解域拓展,避免解域狭小问题;通过建立权重的自适应控制函数规避了迭代后期的不收敛性;运用搜索范围动态缩减法来提高预期收敛速度和全局寻优效果。相较于GA算法,采用改进的IELM算法在解决电网规划方案的非线性组合优化过程中,在收敛效率、操作适应性和全局最优解方面具有显著优势。 相似文献
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对基本仿电磁学（Electromagnetism-Like Mechanism,ELM）算法进行了改进,获得了新型的改进仿电磁学（improve electromagnetism-like mechanism,IELM）算法,并与遗传算法（genetic algorithm,GA）进行了性能对比分析。研究结果表明：在基本ELM中引入被动聚集思想来实现单个粒子的解域拓展,避免解域狭小问题;通过建立权重的自适应控制函数规避了迭代后期的不收敛性;运用搜索范围动态缩减法来提高预期收敛速度和全局寻优效果。相较于GA算法,采用改进的IELM算法在解决电网规划方案的非线性组合优化过程中,在收敛效率、操作适应性和全局最优解方面具有显著优势。 相似文献
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