期刊文献+
共找到2,596篇文章
< 1 2 130 >
每页显示 20 50 100
基于精英种群策略的协同差分进化算法 预览
1
作者 马永杰 朱琳 田福泽 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期335-342,共8页
针对差分进化算法在处理函数优化时存在的过早收敛和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于精英种群策略的协同差分进化算法。在优化过程中,首先对种群进行适应度值评估和排序,提取前N个优秀个体组成精英种群,其余个体随机分为3个等大的... 针对差分进化算法在处理函数优化时存在的过早收敛和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于精英种群策略的协同差分进化算法。在优化过程中,首先对种群进行适应度值评估和排序,提取前N个优秀个体组成精英种群,其余个体随机分为3个等大的子种群,每个子种群采取不同的进化策略,以此来保证种群的多样性;然后每隔一定代数,根据新的适应度值更新精英种群和其余3个子种群,这样可以有效地避免算法陷入局部最优;最后,将所提出的算法与4个先进的差分进化算法在CEC2014的30个标准测试函数上进行对比实验。实验结果表明,所提出的算法能够有效提高收敛速度,具有较高的收敛精度和较好的优化性能。 展开更多
关键词 差分进化 函数优化 精英种群 协同进化 参数自适应
在线阅读 下载PDF
集成学习人工蜂群算法 预览
2
作者 杜振鑫 刘广钟 赵学华 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期124-131,共8页
为了抑制人工蜂群算法中的早熟收敛问题,提出一种集成学习框架,挖掘种群中的有用信息来抑制早熟。当个体产生候选解的时候,通过对所有好于当前解的个体线性组合,产生一个集成最优解;然后利用相应的人工蜂群算法的搜索公式产生候选解,该... 为了抑制人工蜂群算法中的早熟收敛问题,提出一种集成学习框架,挖掘种群中的有用信息来抑制早熟。当个体产生候选解的时候,通过对所有好于当前解的个体线性组合,产生一个集成最优解;然后利用相应的人工蜂群算法的搜索公式产生候选解,该公式中的全局最优解被集成最优解代替。该框架通过产生更有希望的个体带领算法进化,帮助算法逃离局部最优解。实验表明,新的集成学习框架显著地提高了全局最优解引导的人工蜂群算法的性能,而没有增加算法的计算复杂度,且该框架可提高全局最优解引导的差分、粒子群算法的性能。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 集成学习 粒子群算法 差分进化算法 进化计算
在线阅读 下载PDF
基于双模式迁移策略的生物地理学优化算法 预览
3
作者 李昌兴 张颖 《西安邮电大学学报》 2019年第1期73-78,84共7页
提出了一种基于双模式迁移策略的生物地理学优化算法。该算法在标准生物地理学优化算法的基础上,引入自适应的差分变异算子对迁移算子进行改善,并将改进后迁移算子与标准的迁移算子相结合形成双迁移模式,同时,通过调节参数对两种迁移模... 提出了一种基于双模式迁移策略的生物地理学优化算法。该算法在标准生物地理学优化算法的基础上,引入自适应的差分变异算子对迁移算子进行改善,并将改进后迁移算子与标准的迁移算子相结合形成双迁移模式,同时,通过调节参数对两种迁移模式加以平衡。利用10个基准测试函数进行测试,结果表明,与两种单模式算法相比,改进后的生物地理学优化算法优化性能提升,其收敛速度、收敛精度提高、算法稳定性具有明显优势,且当参数取0.65~0.75时算法的性能达到最优。 展开更多
关键词 生物地理学优化算法 双模式迁移策略 差分演化
在线阅读 下载PDF
一种改进的灰狼优化算法 预览
4
作者 龙文 蔡绍洪 +1 位作者 焦建军 伍铁斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期169-175,共7页
灰狼优化算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的位置更新方程存在开发能力强而探索能力弱的缺点.受差分进化和粒子群优化算法的启发,构建一个修改的个体位置更新方程以增强算法的探索能力;受粒子群优化算法的启发,提出一... 灰狼优化算法是最近提出的一种较有竞争力的优化技术.然而,它的位置更新方程存在开发能力强而探索能力弱的缺点.受差分进化和粒子群优化算法的启发,构建一个修改的个体位置更新方程以增强算法的探索能力;受粒子群优化算法的启发,提出一种控制参数a随机动态调整策略.此外,为了提高算法的全局收敛速度,用混沌初始化方法产生初始种群.采用18个高维测试函数进行仿真实验,结果表明:对于绝大多数情形,在相同最大适应度函数评价次数下,本文算法的性能明显优于标准灰狼优化算法. 展开更多
关键词 灰狼优化算法 差分进化 粒子群优化 控制参数 混沌初始化
在线阅读 下载PDF
改进光纤光栅应变分布解调算法中优化目标函数的理论与方法
5
作者 张伟 苏超乾 +3 位作者 张梅 雷小华 章鹏 陈伟民 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期171-178,共8页
分析了光纤布拉格光栅(FBG)反射光谱的获取方式,根据反射光谱的特征,提出了利用相关系数改进FBG应变分布解调算法中优化目标函数的理论方法。结合差分进化算法,对改进算法与传统算法的性能进行了对比仿真。仿真结果表明,传统算法仅适用... 分析了光纤布拉格光栅(FBG)反射光谱的获取方式,根据反射光谱的特征,提出了利用相关系数改进FBG应变分布解调算法中优化目标函数的理论方法。结合差分进化算法,对改进算法与传统算法的性能进行了对比仿真。仿真结果表明,传统算法仅适用于能获知FBG真实反射率的情况,而改进算法还适用于无法获知FBG真实反射率的情况,所提方法提升了FBG应变分布解调算法的实际应用能力。 展开更多
关键词 光纤光学 光纤布拉格光栅 非均匀应变分布 差分进化 解调
联合补货策略下基于改进蛙跳算法的选址:库存集成优化研究 预览
6
作者 王林 冯俊翔 张金隆 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第2期180-187,共8页
构建了一种基于联合补货策略的配送中心选址-库存集成优化新模型,该模型允许存在瑕疵品并导致缺货。设计了一种改进的自适应混合差分蛙跳算法(Adaptive Hybrid Differential Frog Leaping Algorithm, AHDFLA),该算法将差分进化算法的变... 构建了一种基于联合补货策略的配送中心选址-库存集成优化新模型,该模型允许存在瑕疵品并导致缺货。设计了一种改进的自适应混合差分蛙跳算法(Adaptive Hybrid Differential Frog Leaping Algorithm, AHDFLA),该算法将差分进化算法的变异操作与蛙跳算法的寻优操作相结合,同时对三种局部寻优策略进行改进,最后增加审判操作来综合提高原始蛙跳算法的收敛速度和全局寻优能力。进而采用 AHDFLA 算法对该模型进行求解,最后通过对算例中部分参数进行敏感性分析,得出不同参数对总成本的影响,可为企业运营管理提供科学的决策参考。 展开更多
关键词 选址-库存 联合采购 瑕疵品 蛙跳算法 差分进化
在线阅读 下载PDF
一种新的混合演化多目标优化算法 预览
7
作者 杜冠军 佟国香 《软件》 2019年第2期6-10,共5页
在KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件下,m维的连续多目标优化问题的Pareto解集在决策空间是一个(m-1)维的流形(manifold)。随着算法的迭代,当前种群将分布在流形的周围。为充分利用这一规则特性(regularityproperty)以解决具有复杂PS(Paretos... 在KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件下,m维的连续多目标优化问题的Pareto解集在决策空间是一个(m-1)维的流形(manifold)。随着算法的迭代,当前种群将分布在流形的周围。为充分利用这一规则特性(regularityproperty)以解决具有复杂PS(Paretoset)的多目标优化问题,本文提出一种基于差分算子和分布估计算子的混合子代生成算法。首先,引入一个参数来指示当前种群的收敛程度,即当前种群解个体所构成的数据的协方差矩阵的前(m-1)个特征值的和与所有特征值的和的比,比值越大,收敛程度越高;进而,根据不同比值,自适应调节差分算子和分布估计算子生成新解的数量。将该算法在tec09系列测试函数上进行仿真实验,并与RM-MEDA、NSGA-II-DE两个算法进行对比,实验结果表明,RM-MEDA/DE算法优于与之比较的其他算法. 展开更多
关键词 流形 差分算子 分布估计算子 多目标优化
在线阅读 下载PDF
一种基于改进差分进化的K-均值聚类算法研究 预览
8
作者 王凤领 梁海英 张波 《计算机与数字工程》 2019年第5期1042-1048,共7页
针对K-均值算法的差异与缺点,对初始值敏感,易于落入局部最优解,差异进化算法具有强大的全局收敛能力和鲁棒性,但其收敛速度较慢。鉴于上述问题和缺陷,论文首先详细介绍了进化算法关键操作和差分进化算法的步骤和具体流程。然后,阐述了... 针对K-均值算法的差异与缺点,对初始值敏感,易于落入局部最优解,差异进化算法具有强大的全局收敛能力和鲁棒性,但其收敛速度较慢。鉴于上述问题和缺陷,论文首先详细介绍了进化算法关键操作和差分进化算法的步骤和具体流程。然后,阐述了基于差分进化的K-均值聚类算法的描述,步骤和具体流程。最后,提出基于改进差分进化的K均值聚类算法,详细介绍改进方案,改进算法的步骤和具体流程。基于差分进化和改进算法的K均值聚类算法进行仿真实验,实验结果表明,该算法具有较好的搜索能力,算法收敛速度更快,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 差分进化 K-MEANS算法 K-均值聚类算法
在线阅读 下载PDF
融合学习差分进化和粒子群优化算法的认知决策引擎 预览
9
作者 张煜培 赵知劲 郑仕链 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期95-101,共7页
为了提高认知无线电系统的参数决策速度和性能,提出一种融合粒子群和学习差分进化算法的认知无线电决策引擎(HPSO-BLDE)。首先,对学习差分进化算法引入自适应变异机制,使得每条染色体随个体适应度和平均适应度进行自适应变异,提高其局... 为了提高认知无线电系统的参数决策速度和性能,提出一种融合粒子群和学习差分进化算法的认知无线电决策引擎(HPSO-BLDE)。首先,对学习差分进化算法引入自适应变异机制,使得每条染色体随个体适应度和平均适应度进行自适应变异,提高其局部寻优能力。然后,改进粒子群算法的学习因子,并加入扰动项,防止算法早熟;选用更合适的变换函数,将正反向速度转换为相同概率更新粒子位置,提高最优解的精度,从而提高粒子群算法的全局寻优能力。最后,在认知引擎模型中并行地运行改进的粒子群算法(IBPSO)和差分进化算法(IBLDE),每隔固定的迭代次数后,融合两种算法的最优个体信息,得到HPSO-BLDE算法,使IBPSO算法和IBLDE算法的种群兼具二者的优点,从而提高了最优解的求解精度并加快了收敛速度。多载波通信系统的参数决策仿真结果表明,IBPSO算法、IBLDE算法和HPSO-BLDE算法的性能优于已有的爬山遗传(HGA)算法、量子粒子群算法(BQPSO)和二进制学习差分进化算法(BLDE),其中HPSO-BLDE算法的性能最优。 展开更多
关键词 认知无线电 认知决策引擎 重配置 差分进化 粒子群优化
在线阅读 免费下载
New few parameters differential evolution algorithm with application to structural identification
10
作者 Rita Greco Ivo Vanzi 《交通运输工程学报(英文版)》 CSCD 2019年第1期1-14,共14页
Differential evolution algorithm(DEA)is a stochastic,population-based global optimization method.In this paper,we propose new schemes for both mutation and crossover operators in order to enhance the performances of t... Differential evolution algorithm(DEA)is a stochastic,population-based global optimization method.In this paper,we propose new schemes for both mutation and crossover operators in order to enhance the performances of the standard DEA.The advantage of these proposed operators is that they are'parameters-less',without a tuning phase of algorithm parameters that is often a disadvantage of DEA.Once the modified differential evolutions are presented,a large comparative analysis is performed with the aim to assess both correctness and efficiency of the proposed operators.Advantages of proposed DEA are used in an important task of modern structural engineering that is mechanical identification under external dynamic loads.This is because of the importance of using a“parametersless”algorithm in identification problems whose characteristics typically vary strongly case by case,needing of a continuous set up of the algorithm proposed.This important advantage of proposed optimizers,in front of other identification algorithms,is used to develop a computer code suitable for the automatic identification of a simple supported beam subject to an impact load,that has been tested both using numerical simulations and real standard tests dynamic.The results point out that this algorithm is an interesting candidate for standard applications in structural identification problems. 展开更多
关键词 DIFFERENTIAL evolution PARAMETRIC IDENTIFICATION STRUCTURAL IDENTIFICATION Optimization
Sequential Fault Diagnosis Using an Inertial Velocity Differential Evolution Algorithm
11
作者 Xiao-Hong Qiu Yu-Ting Hu Bo Li 《国际自动化与计算杂志:英文版》 EI CSCD 2019年第3期389-397,共9页
The optimal test sequence design for fault diagnosis is a challenging NP-complete problem.An improved differential evolution(DE)algorithm with additional inertial velocity term called inertial velocity differential ev... The optimal test sequence design for fault diagnosis is a challenging NP-complete problem.An improved differential evolution(DE)algorithm with additional inertial velocity term called inertial velocity differential evolution(IVDE)is proposed to solve the optimal test sequence problem(OTP)in complicated electronic system.The proposed IVDE algorithm is constructed based on adaptive differential evolution algorithm.And it is used to optimize the test sequence sets with a new individual fitness function including the index of fault isolation rate(FIR)satisfied and generate diagnostic decision tree to decrease the test sets and the test cost.The simulation results show that IVDE algorithm can cut down the test cost with the satisfied FIR.Compared with the other algorithms such as particle swarm optimization(PSO)and genetic algorithm(GA),IVDE can get better solution to OTP. 展开更多
关键词 Differential evolution(DE) EVOLUTIONARY COMPUTATION FAULT isolation rate(FIR) TESTABILITY FAULT diagnosis
移动机器人路径规划的混合差分进化算法 预览
12
作者 范柄尧 张春美 《太原科技大学学报》 2019年第1期6-12,共7页
针对移动机器人无碰撞最短路径规划问题,提出人工势场-差分进化混合算法。建立移动机器人全局环境信息已知的无碰撞路径模型,采用差分进化算法规划机器人最优路径。针对差分进化算法变异因子,采用适应性调节策略;针对差分进化算法在交... 针对移动机器人无碰撞最短路径规划问题,提出人工势场-差分进化混合算法。建立移动机器人全局环境信息已知的无碰撞路径模型,采用差分进化算法规划机器人最优路径。针对差分进化算法变异因子,采用适应性调节策略;针对差分进化算法在交叉操作过程中的不可行解,提出人工势场法不可行路径修正策略,提高算法寻求最短路径的有效性。实验结果表明,所提混合算法的收敛速度和求解质量均优于基本差分进化算法,实现了移动机器人的无碰撞路径问题的有效求解。 展开更多
关键词 差分进化算法 移动机器人 路径规划 人工势场法
在线阅读 下载PDF
化工并行设备批处理过程的集成批调度仿真研究 预览
13
作者 闫萍 袁媛 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期443-446,共4页
针对化工并行设备批处理过程,研究批量生产计划与批次调度的集成优化问题,将任务处理批量的大小、批次数目及其在设备上的分配与调度等多阶段、多层次的优化决策,集成到一类问题中。以最小化所有批次的总完工时间为优化目标,构建分批与... 针对化工并行设备批处理过程,研究批量生产计划与批次调度的集成优化问题,将任务处理批量的大小、批次数目及其在设备上的分配与调度等多阶段、多层次的优化决策,集成到一类问题中。以最小化所有批次的总完工时间为优化目标,构建分批与批调度决策的集成优化模型。提出一种改进的DE算法,加快模型求解速度。算法采用实值编码方案,设计个体编码为每种产品的总生产量,通过有效的解码程序将个体解释为批调度方案,并设计不可行调度方案的修正机制。通过引入局部搜索和局部最优逃逸策略,解决种群多样性降低、易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,与基本DE、PSO算法相比,改进DE算法具有更好的全局搜索性能。 展开更多
关键词 分批决策 批调度 差分进化 集成优化
在线阅读 下载PDF
基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法 预览
14
作者 马占飞 杨晋 +1 位作者 金溢 边琦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期115-120,204共7页
为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率,弥补由单一优化算法带来的计算精度低、易陷入局部极值等不足,将差分算法的思想引入量子粒子群算法中,提出了一种改进量子粒子群算法(Improved Quantum Particle Swarm Optimization algorithm,... 为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率,弥补由单一优化算法带来的计算精度低、易陷入局部极值等不足,将差分算法的思想引入量子粒子群算法中,提出了一种改进量子粒子群算法(Improved Quantum Particle Swarm Optimization algorithm,IQPSO)和改进差分算法(Improved Difference Evolution,IDE)相融合的IQPSO-IDE算法,并将IQPSO-IDE算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数进行优化。以此为基础,设计了一种基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法。实验结果表明,IQPSO-IDE算法与传统的QPSO、GA-DE、QPSO-DE算法相比,不仅在效率上有了明显的改善,而且在网络入侵检测的正确率上分别提高了5.12%、3.05%、2.26%,在误报率上分别降低了3.31%、1.54%、0.93%,在漏报率上分别降低了1.26%、0.73%、0.52%。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 量子粒子群算法 差分算法 支持向量机
在线阅读 下载PDF
差分进化神经网络干扰观测器的设计 预览
15
作者 孙明 《石油化工自动化》 CAS 2019年第1期25-28,共4页
针对常规非线性干扰观测器对等效干扰估计误差大、容易受参数摄动等影响,基于差分进化(DE)算法设计了神经网络干扰观测器。首先,采用神经网络逼近未知综合干扰,通过设计状态动态方程检验干扰观测器的估计效果;其次,引入DE算法在线调节... 针对常规非线性干扰观测器对等效干扰估计误差大、容易受参数摄动等影响,基于差分进化(DE)算法设计了神经网络干扰观测器。首先,采用神经网络逼近未知综合干扰,通过设计状态动态方程检验干扰观测器的估计效果;其次,引入DE算法在线调节神经网络权值,使逼近误差最终一致有界;最后,在Matlab中用该方法估计一类非线性不确定性系统——倒立摆所受的外界干扰。仿真结果表明:该方法能有效地提高观测器估计干扰精度,避免了权值设置及整定的盲目性。 展开更多
关键词 干扰观测器 神经网络 差分进化 倒立摆 MATLAB仿真
在线阅读 下载PDF
基于分类采样的目标跟踪方法 预览
16
作者 周飞菲 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2019年第3期301-306,326共7页
针对传统粒子滤波跟踪过程中存在的权值退化及样本贫化问题,提出了一种基于分类采样的目标跟踪方法。该方法仅对满足重采样条件的建议分布函数进行滤波估计,保证最新观测信息对粒子的修正作用,并对重采样粒子集合进行种群划分,依据权值... 针对传统粒子滤波跟踪过程中存在的权值退化及样本贫化问题,提出了一种基于分类采样的目标跟踪方法。该方法仅对满足重采样条件的建议分布函数进行滤波估计,保证最新观测信息对粒子的修正作用,并对重采样粒子集合进行种群划分,依据权值大小聚类为小权值种群、保留种群和大权值裂变种群三类。重采样过程中,首先对大权值粒子进行裂变,然后采用差分进化方法同小权值种群进行优化,通过突变、交叉、选择产生新粒子种群,避免了对历史小权值信息的丢弃。仿真结果表明,该算法较传统的重采样方法在精确性和稳定性方面得到了较好的改善。 展开更多
关键词 状态估计 粒子滤波 权值退化 重采样 差分进化
在线阅读 下载PDF
Global Optimum-Based Search Differential Evolution 预览
17
作者 Yang Yu Shangce Gao +1 位作者 Yirui Wang Yuki Todo 《自动化学报:英文版》 CSCD 2019年第2期379-394,共16页
In this paper, a global optimum-based search strategy is proposed to alleviate the situation that the differential evolution(DE) usually sticks into a stagnation, especially on complex problems. It aims to reconstruct... In this paper, a global optimum-based search strategy is proposed to alleviate the situation that the differential evolution(DE) usually sticks into a stagnation, especially on complex problems. It aims to reconstruct the balance between exploration and exploitation, and improve the search efficiency and solution quality of DE. The proposed method is activated by recording the number of recently consecutive unsuccessful global optimum updates. It takes the feedback from the global optimum,which makes the search strategy not only refine the current solution quality, but also have a change to find other promising space with better individuals. This search strategy is incorporated with various DE mutation strategies and DE variations. The experimental results indicate that the proposed method has remarkable performance in enhancing search efficiency and improving solution quality. 展开更多
关键词 DIFFERENTIAL evolution(DE) GLOBAL OPTIMUM memetic ALGORITHM
在线阅读 下载PDF
基于差分进化算法的微震定位 预览
18
作者 王云宏 王保利 段建华 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期168-173,180共7页
针对传统基于走时微震定位方法存在的定位精度依赖于走时精度问题,提出了改进定位目标函数的差分进化微震定位方法。基于传统微震P波走时定位方法,在定位目标函数中加入了误差加权系数,通过降低初至拾取精度低的微震信号道对定位误差的... 针对传统基于走时微震定位方法存在的定位精度依赖于走时精度问题,提出了改进定位目标函数的差分进化微震定位方法。基于传统微震P波走时定位方法,在定位目标函数中加入了误差加权系数,通过降低初至拾取精度低的微震信号道对定位误差的影响,减弱了初至拾取精度对微震定位的影响;利用差分进化算法,通过种群初始化、变异、交叉和选择等操作,求解改进的微震定位目标函数,实现微震定位;对模型数据和实测数据进行试处理,结果表明:改进的目标函数能明显降低误差较大分量对总误差的贡献;提出的改进定位目标函数的差分进化微震定位方法,在部分微震信号道走时拾取误差较大甚至错误的情况下,能很大程度减弱拾取误差对定位精度的影响,可以获得较好的定位结果。 展开更多
关键词 微震 差分进化 定位 走时 拾取精度
在线阅读 下载PDF
基于共享学习策略的微分进化算法 预览
19
作者 段美军 杨红雨 +2 位作者 刘洪 陈俊逸 刘宇 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期205-212,共8页
针对传统微分进化算法易发生早熟收敛问题,提出基于共享学习策略的微分进化算法(SLDE),引入共享个体和共享学习因子。共享个体覆盖整个种群,较优个体可引导算法朝希望方向进化,较差个体则能维持种群的多样性,向共享个体学习可避免丢失... 针对传统微分进化算法易发生早熟收敛问题,提出基于共享学习策略的微分进化算法(SLDE),引入共享个体和共享学习因子。共享个体覆盖整个种群,较优个体可引导算法朝希望方向进化,较差个体则能维持种群的多样性,向共享个体学习可避免丢失个体信息,实现整个种群间的信息交换,有助于算法跳出局部最优解,提高算法的局部开采和全局勘探能力。同时,算法充分利用个体的进化信息,根据个体适应值到最优适应值的距离自适应地调整共享学习因子,以弥补随机个体对进化带来的随机性和盲目性,增强算法的搜索能力。采用22个不同特性的Benchmark测试函数对算法进行性能测试,与7种改进DE算法进行性能对比,实验结果表明,SLDE具有较强的跳出局部最优解能力,能显著减少进化代数,大幅地提高算法的收敛精度、收敛速度和稳定性,SLDE的全局优化性能整体上远优于其他改进DE算法。 展开更多
关键词 微分进化 共享学习 共享个体 共享学习因子 自适应
在线阅读 下载PDF
经济负荷分配问题中的约束处理方法研究 预览
20
作者 吴擎 张春江 高亮 《郑州大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2019年第3期36-41,共6页
经济负荷分配是电力系统中重要的优化问题,该问题有若干约束,以往文献常采用罚函数法来处理约束,但罚函数法难以设置罚系数.可行性规则和ε约束法是两种高效且常用的约束处理技术,却难以直接应用于经济负荷分配问题.结合问题的特点,提... 经济负荷分配是电力系统中重要的优化问题,该问题有若干约束,以往文献常采用罚函数法来处理约束,但罚函数法难以设置罚系数.可行性规则和ε约束法是两种高效且常用的约束处理技术,却难以直接应用于经济负荷分配问题.结合问题的特点,提出了一种将负荷平衡等式约束转化为边界不等式约束的方法:利用功率平衡约束,采用近似法和二次方程求根公式求出一个变量,并对该变量增加两个边界不等式约束,然后采用可行性规则或ε约束法来处理约束.实验部分采用两个经典的经济负荷分配问题对算法进行了测试.结果表明,与其他算法相比,该方法能求得更优的解. 展开更多
关键词 经济负荷分配 约束处理方法 差分进化算法
在线阅读 免费下载
上一页 1 2 130 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈