粒子群優(yōu)化算法試驗研究及擴展.pdf

1、粒子群優(yōu)化算法是一種新的智能優(yōu)化算法，由于其具有編程簡單，適應(yīng)性強，較好的全局優(yōu)化能力等特點得到了廣泛的關(guān)注。同時也大量的應(yīng)用到了電力系統(tǒng)的優(yōu)化中。如何進一步提高粒子群優(yōu)化算法的性能和設(shè)計出針對具體系統(tǒng)的有效算法是當前研究的重點。本文主要的任務(wù)就是通過試驗的方法來探索粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化機理，在此基礎(chǔ)上提出新的優(yōu)化算法設(shè)計思路，以期設(shè)計出新的更有效的算法來。本文的具體安排如下：
　　 論文首先綜合評述了水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度的

2、研究現(xiàn)狀，重點回顧了現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法在該系統(tǒng)中的應(yīng)用。然后對粒子群優(yōu)化算法的產(chǎn)生，發(fā)展，取得的成果和存在的不足進行了綜合評述。在此基礎(chǔ)上確立了論文的研究方向，并給出了論文的內(nèi)容安排。
　　 首先簡單的介紹了基本粒子群優(yōu)化算法的產(chǎn)生，原理，在此基礎(chǔ)上，給出了粒子群優(yōu)化算法的實現(xiàn)技術(shù)及具體步驟。同時還重點介紹了粒子群優(yōu)化算法的4種典型形式。同時為了進一步改善算法的性能提出了一種改進的粒子群優(yōu)化算法——隨機攝動粒子群優(yōu)化算法。對幾個

3、典型的函數(shù)進行優(yōu)化，驗證了算法的有效性。
　　 在此基礎(chǔ)上是通過試驗來探究粒子群優(yōu)化算法的工作機理。首先根據(jù)在優(yōu)化過程中，速度更新公式的不同表現(xiàn)定義了典型情形的概念，并給出了4種典型情形的具體形式。在此基礎(chǔ)上，對各種典型情形下算法的動態(tài)特性和靜態(tài)特性進行了試驗研究，以探究粒子群優(yōu)化算法的工作原理。同時對于不同的參數(shù)組合對優(yōu)化性能的影響進行了試驗研究，得到了一些有用的結(jié)論。最后做了幾個探索性試驗，為提出新的算法提供了思路。

4、　　 通過在系統(tǒng)試驗過程中出現(xiàn)的現(xiàn)象對基本的粒子群優(yōu)化算法進行了擴展，提出3種由粒子群優(yōu)化算法衍生的新算法。1通過模擬每次迭代后粒子的分布規(guī)律，提出了模擬粒子群優(yōu)化算法；2通過去掉速度更新公式中的慣性項，而加上最差極點，提出了最優(yōu)最差粒子群優(yōu)化算法；3通過模擬每次整個種群的分布規(guī)律，提出了整體分布優(yōu)化算法。在提出上述算法的同時，還和粒子群優(yōu)化算法進行了比較，通過比較表明，整體分布算法具有編程簡單，魯棒性好，優(yōu)化性能強等特點。