配电网重构算法的研究

文章对以网损最小为目标函数的配电网重构算法进行了研究,提出一种改进的进化算法进行重构。算法改进了用遗传算法或者差异进化算法进行重构时产生大量不可行解的不足,根据梯度的概念和配电网络的结构特点,对可行解进行加速操作,使之迅速靠近并最终成为一个局部最优解,然后进行移民操作,以保持种群的多样性。最终选择所有局部最优解当中最优的个体为全局最优解。算例结果证明了此算法的优越性,表明该算法有较好的搜索效率。     

遗传算法在配电网的网架结构优化中的应用

本文阐述了配电网网架结构优化的数学模型,在传统优化算法基础上改进了一种新的自适应遗传算法,在一定程度上克制了偏离最优解而陷入局部最优,直至获得全局最优解.     

基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置

为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B.设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量.最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性.     

基于混合微粒群算法的带时间窗的车辆路径问题研究

本文在基本微粒群算法（PSO）的位置更新中引入了模拟退火算法思想，并改进了模拟退火算法（SA）中的降温操作该算法结合了基本PSO的快速寻优能力和SA的慨率突跳性，避免了基本PSO易于陷入局部最优的缺点，提高了进化后1期算法的收敛精度.把该算法用于解决有时间窗的车辆路径问题（VRHTW），它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解。     

基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置

为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B。设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量。最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性。     

基于自适应的细菌觅食算法

针对细菌觅食(BFO)算法存在容易陷入局部最优、求解精度不高、收敛速度慢等问题,提出一种新的基于自适应的算法。算法主要对趋化和复制两个关键步骤进行改进,自适应地调整游动步长,并在复制操作中引入轮盘赌选择机制,使算法快速收敛到全局最优解以改善细菌觅食算法的性能。实验结果表明,提出的算法不仅收敛速度快,且求解精度高。     

PSO算法的改进及应用研究

文章为PSO算法提供了一种新机制,使其在陷入局部最优时,以更大概率跳出局部最优位置,进入解空间的其他区域进行搜索,可穴大增强PSO算法的全局搜索能力.     

PSO算法的改进及应用研究

文章为PSO算法提供了一种新机制,使其在陷入局部最优时,以更大概率跳出局部最优位置,进入解空间的其他区域进行搜索,可大大增强PSO算法的全局搜索能力。     

基于反向思维进化算法的分布式电源选址和定容

以含分布式电源配电网规划为研究对象,提出一种反向思维的进化算法,对配电网规划中分布式电源的选址和定容进行优化。建立了含分布式电源配电网规划模型,利用Matlab仿真工具对所提算法进行了仿真,算例仿真结果表明,本算法全局搜索能力较强,收敛速度较快,可适用于配电网的规划优化。     

改进的离散粒子群算法在配送问题中的应用

为了解决配送问题，对离散粒子群优化算法进行改进，保留惯性权值对速度的影响，把粒子的解储存为数组形式．增加群体相似度和排斥算子来让粒子跳出局部最优；仿真结果与其它算法的结果进行对比，发现改进的粒子群算法能够找到更好的解，并且收敛速度快，能在一定程度上避免早熟现象。