基于蚁群算法的Vienna整流器多目标优化

• 作者: 刘于靖 王久和 王康 陈启丽
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标优化 蚁群算法 Vienna整流器 最优解集
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TM461
• 字数: 3125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2020.03.005

摘要

为提升Vienna整流器的整体性能,根据损耗、表面积(物理尺寸)、成本等性能指标,建立多目标优化模型.运用多目标蚁群算法(multi-objective ant colony optimization,MOACO)得到满足实际要求的可行解解集,使Vienna整流器的综合性能达到最优.从所得可行解解集中选出几组典型解,将MOACO所得结果与NSGA-Ⅱ (non-dominated sorting in genetic algorithms-Ⅱ)算法、多目标粒子群优化MOPSO(multi-objective particle swarm optimization)算法的结果进行比较,表明了MOACO算法在全局优化中具有更强的鲁棒性.仿真结果验证了MOACO算法在Vienna整流器多目标优化中的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王久和	北京信息科技大学自动化学院	109	1430	18.0	36.0
2	陈启丽	北京信息科技大学自动化学院	8	6	2.0	2.0
3	王康	北京信息科技大学自动化学院	7	4	1.0	2.0
4	刘于靖	北京信息科技大学自动化学院	2	0	0.0	0.0