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刊名：电力系统保护与控制

发表时间：2008-12-01

摘要:

介绍保证以概率1全局收敛的随机微粒群算法,针对随机微粒群算法难以在有限进化代数搜索到全局最优解的问题,介绍一种改进的随机微粒群算法,这种算法对随机微粒群算法停止进化的微粒采用模拟退火方法生成,使得搜索更为有效.提出将两种算法分别应用于电力系统无功优化,通过对IEEE14节点系统的仿真计算,并与遗传算法、标准微粒群算法相比较,结果表明这两种算法取得了更好的优化效果,改进的随机微粒群算法更具有实用意义.

电力系统无功优化随机微粒群算法模拟退火

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被引 4

2.【期刊】基于锦标赛选择遗传算法的随机微粒群算法

作者：夏桂梅曾建潮

刊名：计算机工程与应用

发表时间：2007-04-01

摘要:

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,提出了一种改进的随机微粒群算法--GAT-SPSO.该方法是在SPSO的进化过程中,以锦标赛选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化.通过对三个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明:在搜索空间维数相同的情况下,GAT-SPSO的收敛率及收敛速度均大大优于SPSO.

随机微粒群算法遗传算法锦标赛选择全局优化

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被引 40

3.【期刊】一种基于单纯形法的随机微粒群算法

作者：夏桂梅曾建潮

刊名：计算机工程与科学

发表时间：2007-01-01

摘要:

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法--SM-SPSO.该方法是在SPSO的进化过程中,以单纯形法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化.这样既可以利用单纯形法的收敛快速性,又可以利用SPSO的全局收敛性.通过对两个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明:在搜索空间维数相同的情况下,SM-SPSO的收敛率及收敛速度均大大优于SPSO.

随机微粒群算法单纯形法全局优化

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被引 12

4.【期刊】基于聚类分析的随机微粒群算法

作者：郝武伟曾建潮

刊名：计算机工程与应用

发表时间：2010-08-01

摘要:

在对一种保证全局收敛的微粒群算法--随机PSO算法(SPSO)进行分析的基础上,提出了一种基于聚类分析的随机微粒群算法(CSPSO).CSPSO算法保证了种群的多样性,使微粒能够有效地进行全局搜索.并证明了它依概率收敛于全局最优解.最后以典型的复杂基准优化问题进行了仿真实验,验证了CSPSO的有效性.

随机微粒群算法聚类分析全局优化收敛性

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被引 6

5.【期刊】一种求解FDCP问题的有效算法

作者：肖宁

刊名：计算机与数字工程

发表时间：2018-04-01

摘要:

针对不确定规划领域中存在的FDCP模型问题不易求解,提出了一种求解该模型的新的混合智能算法,该算法选择模糊模拟来向模糊函数逼近,随机微粒群算法在进行适应值计算时选择的是模糊模拟,并给出了具体步骤.它克服了传统的基于遗传算法的混合算法的费时、计算复杂、易陷入局部最优等不足,最后通过数值实验验证了该算法的可靠性和有效性,具有一定的实用价值.

随机微粒群算法 FDCP 模糊模拟

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被引 0

6.【期刊】双群体随机微粒群算法

作者：夏桂梅曾建潮

刊名：计算机工程与应用

发表时间：2006-01-01

摘要:

以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法--DB-SPSO.该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化.通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围.其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果.

随机微粒群算法双群体全局优化

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被引 17

7.【期刊】采用随机微粒群算法的舰船消磁系统优化调整

作者：郭成豹张晓锋肖昌汉刘大明

刊名：哈尔滨工程大学学报

发表时间：2005-05-01

摘要:

随着舰船消磁技术的发展,消磁线圈的数目越来越多,用于调整消磁系统的常规方法越来越难以实施.为解决这一问题,采用随机微粒群算法对舰船消磁系统进行了优化调整,给出了优化调整数学模型及优化结果.计算例子表明随机微粒群算法在舰船消磁磁场特征均方根最小和峰值最小方面均比常规方法更有优势,而且这种方法还能用于优化与舰船磁场特征相关的任意一个或多个参数.因此,利用这种新方法可以将舰船消磁系统调整到最优状态,从而能够保证舰船的磁性安全.另外,随机微粒群算法具有算法直观,编程简单,计算速度快的优点,可以方便地应用于工程实际.

舰船消磁随机微粒群算法优化调整

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被引 18

8.【期刊】一种基于轮盘赌选择遗传算法的随机微粒群算法

作者：夏桂梅曾建潮

刊名：计算机工程与科学

发表时间：2007-06-01

摘要:

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法--GAR-SPSO.该方法是在SPSO的进化过程中,以轮盘赌选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化.通过对五个多峰的测试函数进行仿真明:在搜索空间维数相同的情况下,GAR-SPSO收敛率及收敛速度均大大优于SPSO.

随机微粒群算法遗传算法轮盘赌选择全局优化

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被引 71

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