发电机组检修计划优化模型的蚁群-粒子群混合算法

• 作者: 李川 王健
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 粒子群优化算法 惩罚因子 检修计划
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 4-9,29
• 页数: 7页
• 分类号: TM31|TM762.14
• 字数: 5635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2010.02.002

摘要

针对检修计划的多目标、多约束特性,以系统运行总费用最小为目标建立经济性模型,并利用蚁群-粒子群混合算法进行求解.对于蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)运行参数的选取问题,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对蚁群系统参数α和β进行训练优化选择,同时引入状态表记忆机制和惩罚因子,从而提高ACA求解速度和解的质量.算例仿真结果证明,该模型具有很好的经济性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李川		4	9	1.0	3.0
2	王健		3	34	2.0	3.0