检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:代永强[1] 王联国[1] 施秋红[1] 宋磊[1]
机构地区:[1]甘肃农业大学信息科学技术学院,甘肃兰州730070
出 处:《电力系统保护与控制》2012年第10期77-83,共7页Power System Protection and Control
基 金:国家自然科学基金(61063028);甘肃省自然科学基金(096RJZA004);甘肃省科技支撑计划(1011NKCA058)~~
摘 要:针对基本混合蛙跳算法收敛速度慢,优化精度低的问题,提出了改进的混合蛙跳算法:通过引入自适应因子,保持了算法开发与探索的平衡,维持了种群的多样性,提高了个体向局部最优或全局最优个体学习的能力,加快了算法的收敛速度。通过对4个测试函数和电力系统中经济调度问题进行优化实验,并与基本混合蛙跳算法和相关文献中的改进算法进行比较,实验结果表明所提出的改进算法取得了更加理想的运算结果,具有更好的优化性能。Aiming at the problems of the shuffled frog leaping algorithm (SFLA), such as slow convergence speed and low optimization precision, the improved SFLA is proposed. Through introducing the adaptive factor, we ensure the algorithm balance between exploration and development, maintain the population diversity, improve the capacity of the individual learning from the best individual of local optimization or the global optimum, and speed up the convergence rate. Through testing four benchmark functions and optimizing the problems of economic dispatch in the power system, and comparing with basic SFLA and the improved SFLA in related references, we find that the improved SFLA achieves more reasonable results and has better optimization performance.
关 键 词:混合蛙跳算法 自适应因子 电力系统 经济调度 优化性能
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM73[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.28