多目标无功优化的向量评价自适应粒子群算法

• 作者: 刘佳 宋立新 李丹 高立群
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应:粒子群算法 向量评价 多目标 无功优化 投影寻踪
• 年，卷（期）: 2008,（31）
• 所属期刊栏目: 电力系统运行与规划
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 分类号: TM74
• 字数: 7299字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2008.31.004

摘要

为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时有相当可能陷入局部寻优的现象,提出了一种自适应粒子群算法.该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚.对基于向量评价的粒子群算法进行了扩展,提出了基于向量评价的自适应粒子群算法(vector evaluated adaptive particle swarm optimization,VEAPSO)来解决多目标无功优化问题,求解出问题的Pareto最优解集.为帮助决策者从Pareto最优解集中选取合适的最优解,该文提出一种基于决策者偏好及投影寻踪模型的多属性决策法,使决策结果更加真实可靠.将该算法应用于多目标无功优化问题中,IEEE 30和IEEE 118节点系统算例仿真表明该方法用于解决多目标无功优化问题是有效可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高立群	东北大学信息科学与工程学院	201	2757	24.0	42.0
2	刘佳	东北大学信息科学与工程学院	39	476	9.0	21.0
3	李丹		2	149	2.0	2.0
4	宋立新		1	146	1.0	1.0