一种发电机经济调度的新算法

文章采用BCC算法求解发电机经济调度模型。针对细菌个体与群体的搜索特点,引入自适应步长,对细菌每次移动过程中的移动步长和方向进行自适应调整;针对细菌迭代过程中寻我到的最优值,引入公告板,使最优值不被随机抛弃。然后,建立发电机经济调度模型,将细菌群体趋药性算法用于该模型,并采用IEEE-30节点例子进行仿真,验证其有效性。     

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。     

一种发电机经济调度的新算法

文章采用BCC算法求解发电机经济调度模型。针对细菌个体与群体的搜索特点,引入自适应步长,对细菌每次移动过程中的移动步长和方向进行自适应调整;针对细菌迭代过程中寻我到的最优值,引入公告板,使最优值不被随机抛弃。然后,建立发电机经济调度模型,将细菌群体趋药性算法用于该模型,并采用IEEE-30节点例子进行仿真,验证其有效性。