基于遗传交叉改进粒子群算法的充电站布局

• 作者: 叶玉凤 张会林 张志宇 徐辉
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 充电站 粒子群算法 遗传交叉 惯性权重
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 275-279
• 页数: 5页
• 分类号: TP3|TP18
• 字数: 3954字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.10.049

摘要

为了合理地规划城市电动汽车充电站布局,采用一种基于遗传交叉改进粒子群算法的寻优处理方案.在传统粒子群算法的基础上,引入局部极值对速度更新公式进行优化,采用自适应惯性权重,并且对当前种群的最优解和每个粒子最优解进行交叉操作产生新解.最后通过改进后算法对城市算例进行求解.结果验证了模型的有效性和准确性,表明改进算法在保持全局最优解的同时能提高70％收敛速度,有效降低总成本、提高便利性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张会林	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	34	99	5.0	8.0
2	徐辉	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	17	63	5.0	7.0
3	张志宇	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	3	16	3.0	3.0
4	叶玉凤	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	5	22	3.0	4.0