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
机构地区:[1]南昌大学电气与自动化工程系,江西南昌330031
出 处:《南昌大学学报(工科版)》2013年第4期380-384,391,共6页Journal of Nanchang University(Engineering & Technology)
基 金:国家自然科学基金资助项目(51167012)
摘 要:将模拟物种迁移规律的生物地理学优化算法(BBO)应用于求解电力系统无功优化问题。区别于遗传算法中局限于染色体两两之间分享特征信息的模式,BBO独特的迁移模式使得好的栖息地特征信息得以在多个栖息地之间广泛传播,从而加快了优化进程。IEEE 14节点和IEEE 57节点的测试结果表明:BBO算法在与相关文献中的算法相当的迭代次数内能够得到更优的解,且算法对参数的依赖性不强,适用于求解电力系统无功优化这一类复杂的工程组合优化问题。Biogeography-based optimization (BBO) algorithm, which simulated the migration of species, was applied to reactive power optimization. Unlike genetic algorithm that shared the feature information between any two chromosomes, the unique migration pattern of BBO algorithm made the good feature in the habitats broadcast widely among habitats,which thereby speeded up the optimization process. The test results of IEEE14 and IEEE57 showed that BBO algorithm could get better solution within the equal iteration number with some algorithms in the litera- tures, and the algorithm did not have strong dependence on parameters, it was suitable to solve the complex engineering combinatorial optimization problems such as reactive power optimization.
关 键 词:生物地理学算法 迁移操作 突变操作 电力系统无功优化
分 类 号:TM712.2[电气工程—电力系统及自动化]
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