智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，為解決復(fù)雜優(yōu)化過程中高維數(shù)、多極值問題，涌現(xiàn)出許多模擬自然現(xiàn)象和過程的智能優(yōu)化算法。本文對智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究，提出四種新的改進(jìn)算法來解決可靠性、調(diào)度、無功優(yōu)化和整數(shù)規(guī)劃等問題，具體工作如下:
　　可靠性問題是指選擇最優(yōu)的元件和冗余度水平來滿足資源約束，并使所獲得系統(tǒng)的可靠性最大。本文提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化(IPSO)算法來解決系統(tǒng)可靠性問題。IPSO算法設(shè)計了兩種位置更新策略。在位置更新以

2、后，IPSO算法引入了可以防止算法陷入局部最優(yōu)的變異操作。大量實驗表明，IPSO算法比其他版本的粒子群算法具有更好的優(yōu)化結(jié)果和優(yōu)化穩(wěn)定性。
　　電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度涉及到制定發(fā)電計劃，目的是在滿足負(fù)荷需求的前提下最小化燃料耗量。經(jīng)濟(jì)調(diào)度在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中起到了重要的作用。本文提出一種分布估計算法和粒子群優(yōu)化算法的復(fù)合算法來解決電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。這種算法叫作EDAPSO算法。EDAPSO算法結(jié)合EDA算法的探索能力和PSO算法的開發(fā)能

3、力。本文利用EDAPSO算法解決13機組和40機組的經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。實驗結(jié)果表明:EDAPSO算法在解決經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題時可以得到比其他算法更好的優(yōu)化結(jié)果。
　　無功優(yōu)化問題對于電力系統(tǒng)的安全和經(jīng)濟(jì)運行有著顯著的影響。無功優(yōu)化是一類混合整數(shù)規(guī)劃問題，通過調(diào)整變壓器的變比，改變發(fā)電機的端電壓和連接補償電容來減小系統(tǒng)網(wǎng)損。本文提出一種叫做全局差分進(jìn)化(GDE)算法的改進(jìn)差分進(jìn)化算法。GDE算法提出了一種新穎的變異策略。這種策略可以改進(jìn)算法的

4、收斂速度和避免局部最優(yōu)。本文應(yīng)用GDE算法解決IEEE14節(jié)點，IEEE30節(jié)點和IEEE57節(jié)點的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題。實驗結(jié)果表明GDE算法是解決電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題的有效算法。
　　整數(shù)規(guī)劃問題是一類復(fù)雜的問題。可靠性問題，工作分配問題和無功優(yōu)化問題都屬于混合整數(shù)規(guī)劃問題。本文提出一種有效的全局和聲搜索(EGHS)算法來解決整數(shù)規(guī)劃問題。EGHS算法設(shè)計了一種新穎的和聲向量創(chuàng)作方法。這種方法有效的利用了和聲記憶庫中的最優(yōu)和聲