一种具有记忆自学习能力的快速动态寻优算法及其无功优化求解

• 作者: 余涛 张孝顺
• 来源期刊: 中国科学（技术科学）
• 关键词: 自学习 记忆矩阵 快速动态寻优 多主体协同 无功优化
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 256-267
• 页数: 12页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1360/N092015-00213

摘要

针对传统人工智能在随机复杂环境的适应及交互能力较低问题,有机地将经典强化学习Q(λ)算法与多主体协同行为进行高度融合,提出了一种具有记忆自学习能力的快速动态寻优算法.该算法通过与外部环境反复的交互来进行自学习改进,并利用值函数矩阵储存状态-动作对记忆,提出了联系记忆方式,有效地对传统Q(λ)算法的动作空间进行降维处理,减小了记忆矩阵的规模;基于多主体协同合作的概念,采用多个主体同时对记忆矩阵进行迭代更新,明显提高了更新速度;在预学习形成良好的记忆后,能快速地进行在线动态优化.最后,文章利用电力系统经典无功优化模型进行了算法测试,IEEE 118节点和IEEE 300节点标准算例仿真表明:本文所提算法在保证较高收敛性的同时,寻优速度能提高到遗传算法、蚁群算法、粒子群等传统人工智能方法的5～40倍,非常适用于大规模复杂电网的在线滚动无功优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余涛		165	1484	19.0	31.0
2	张孝顺		30	202	9.0	13.0