融合鱼群和微分进化的蚁群算法的无功优化

• 作者: 方婷婷 王成儒 邢晓哲 韩芳
• 来源期刊: 黑龙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 无功优化 蚁群算法 人工鱼群算法 微分进化算法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 分析与研究
• 页码范围: 125-128
• 分类号: TM761+.12
• 字数: 3737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1663.2011.02.012

摘要

对于求解电力系统无功优化问题,提出了一种融合鱼群和微分进化的蚁群优化算法(FDEACO).受人工鱼群觅食、聚群和追尾行为的启发,在基本蚁群算法的基础上,应用人工鱼群算法的追尾行为对蚁群在可行域上搜索到的解进行改进,加快了向最优解收敛的速度.在信息素更新机制里,通过引入微分进化算法的发散项,增加一个随机扰动,减小了算法陷入局部最优的可能性.在IEEE30测试系统上对新提出的算法进行校验,并与其它算法比较,证明FDEACO算法收敛速度快、全局寻优能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王成儒		1	5	1.0	1.0