作者：娄素华; 余欣梅; 熊信艮; 吴耀武pso算法机组启停电力系统微粒群优化算法组合优化问题组合问题问题求解优化组合搜索过程局部最优dpso变异操作系统约束仿真计算搜索速度搜索精度收敛精度收敛速度初始化二进制可行域适应性特点状态
摘要：该文从微粒群优化算法的原理和机组组合问题的特点出发,提出了一种适合机组启停优化问题求解的改进的离散二进制微粒群优化算法(DPSO):文中结合机组启停优化问题的特点,采用改进的DPSO算法对机组的开停机状态进行优化组合,利用随机的顺序投入法初始化原始种群,将无希望/重希望准则引入搜索过程,通过重新初始化机制与变异操作克服DPSO易于陷入局部最优的缺点,并保证机组的开停状态组合满足单机约束和系统约束.保证搜索在问题的可行域进行.对2个算例系统的仿真计算及与其它方法的比较表明,该算法在搜索精度和搜索速度方面均具有很大的优越性.此算法兼顾了收敛速度和收敛精度2个方面,具有很好的适应性.这种寻优的方式不仅为机组启停优化问题带来了新的解决思路,对于求解更广泛的组合优化问题亦具有普遍的意义.
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