基于改进蚁狮优化算法的太阳电池模型参数辨识 |
| |
引用本文: | 吴忠强,于丹琦,康晓华.基于改进蚁狮优化算法的太阳电池模型参数辨识[J].太阳能学报,2019,40(12):3435-3443. |
| |
作者姓名: | 吴忠强 于丹琦 康晓华 |
| |
摘 要: | 提出一种改进蚁狮优化算法,引入混沌序列进行初始值的分配,增强种群的均匀性和遍历性;在个体更新部分引入粒子群算法的思想,分别以当前的最优个体与全局最优个体为目标进行计算,同时提高算法的局部和全局搜索能力;参考当前最优个体位移进行动态空间收缩,可有效减小个体的搜索范围,缩短寻优时间。与粒子群算法、蝙蝠和原蚁狮算法进行仿真对比并应用到太阳电池模型参数辨识中,验证其有效性。
|
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
| 点击此处可从《太阳能学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《太阳能学报》下载全文 |
|