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基于局优分支优化的粒子群收敛保证算法及其在电网规划中的应用
被引量：
37
1
作者
金义雄
程浩忠
+1 位作者
严健勇
张丽
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第23期12-18,共7页
总结了粒子群(PSO)算法的一些改进方法;分析并指出了PSO算法收敛困难的关键原因;提出了局优分支优化技术。该技术由5要素组成:①局部最优区域的确定;②局部最优区域的闭锁;③局部最优区域的深度搜索;④全局搜索的粒子补充;⑤迭代终止判...
总结了粒子群(PSO)算法的一些改进方法;分析并指出了PSO算法收敛困难的关键原因;提出了局优分支优化技术。该技术由5要素组成:①局部最优区域的确定;②局部最优区域的闭锁;③局部最优区域的深度搜索;④全局搜索的粒子补充;⑤迭代终止判据。还结合电网规划的特点提出了采用启发式逐步倒推模型对局部最优子群进行深度搜索的技术。在电网规划中的应用表明,该2项技术克服了PSO算法的收敛困难,提高了PSO算法的搜索效率,保证了PSO算法的全局搜索性能和局部搜索性能。同时,也为其它算法提供了新的优化思路。
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关键词
电力系统
电网规划
粒子群算法
启发式方法
局部最优解
全局最优解
分支优化
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职称材料
改进的简化粒子群算法优化模糊神经网络建模
被引量：
16
2
作者
周丹
南敬昌
高明明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第4期1000-1003,共4页
为了更准确地描述有记忆效应的射频功放特性,提出了一种改进的简化粒子群优化(PSO)算法,并结合自适应模糊推理系统(ANFIS)建立模糊神经网络功放模型。改进的简化PSO算法仅保留粒子的位置项,加入了随机的个体最优候选解,由粒子的当前位...
为了更准确地描述有记忆效应的射频功放特性,提出了一种改进的简化粒子群优化(PSO)算法,并结合自适应模糊推理系统(ANFIS)建立模糊神经网络功放模型。改进的简化PSO算法仅保留粒子的位置项,加入了随机的个体最优候选解,由粒子的当前位置、个体最优解、全局最优解和随机的个体最优候选解共同决定其位置项;采用线性递减惯性权重,并利用异步变化的动态学习因子,且新颖地引入拉普拉斯系数,从而增加了种群多样性,加快了收敛速度,避免陷入局部最优。由模型仿真对比可知,该方法建立的功放模型结构简单、收敛快、误差小、精度高,从而验证了建模方法的有效性和可靠性。
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关键词
记忆功放模型
自适应模糊推理系统
简化粒子群算法
个体最优候选解
拉普拉斯系数
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职称材料
题名
基于局优分支优化的粒子群收敛保证算法及其在电网规划中的应用
被引量：
37
1
作者
金义雄
程浩忠
严健勇
张丽
机构
上海交通大学电气工程系
上海市区供电公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第23期12-18,共7页
基金
国家自然科学基金项目(50177017)
上海市重点科技攻关计划项目(041612012)
国家电网公司课题项目SGZL[2004]151~~
文摘
总结了粒子群(PSO)算法的一些改进方法;分析并指出了PSO算法收敛困难的关键原因;提出了局优分支优化技术。该技术由5要素组成:①局部最优区域的确定;②局部最优区域的闭锁;③局部最优区域的深度搜索;④全局搜索的粒子补充;⑤迭代终止判据。还结合电网规划的特点提出了采用启发式逐步倒推模型对局部最优子群进行深度搜索的技术。在电网规划中的应用表明,该2项技术克服了PSO算法的收敛困难,提高了PSO算法的搜索效率,保证了PSO算法的全局搜索性能和局部搜索性能。同时,也为其它算法提供了新的优化思路。
关键词
电力系统
电网规划
粒子群算法
启发式方法
局部最优解
全局最优解
分支优化
Keywords
Power
system
Power
transmission
network
planning
Particle
swarm
optimization
Heuristic
method
local
best
solution
Global
best
solution
Embranchment
optimization
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
改进的简化粒子群算法优化模糊神经网络建模
被引量：
16
2
作者
周丹
南敬昌
高明明
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第4期1000-1003,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61372058)
辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划资助项目(LR2013012)
辽宁工程技术大学研究生科研资助项目(5B2014032)
文摘
为了更准确地描述有记忆效应的射频功放特性,提出了一种改进的简化粒子群优化(PSO)算法,并结合自适应模糊推理系统(ANFIS)建立模糊神经网络功放模型。改进的简化PSO算法仅保留粒子的位置项,加入了随机的个体最优候选解,由粒子的当前位置、个体最优解、全局最优解和随机的个体最优候选解共同决定其位置项;采用线性递减惯性权重,并利用异步变化的动态学习因子,且新颖地引入拉普拉斯系数,从而增加了种群多样性,加快了收敛速度,避免陷入局部最优。由模型仿真对比可知,该方法建立的功放模型结构简单、收敛快、误差小、精度高,从而验证了建模方法的有效性和可靠性。
关键词
记忆功放模型
自适应模糊推理系统
简化粒子群算法
个体最优候选解
拉普拉斯系数
Keywords
memory
power
amplifier
model
adaptive
neural
fuzzy
inference
system
simplified
particle
swarm
optimization
local
best
candidate
solution
Laplace
coefficient
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局优分支优化的粒子群收敛保证算法及其在电网规划中的应用
金义雄
程浩忠
严健勇
张丽
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
37
下载PDF
职称材料
2
改进的简化粒子群算法优化模糊神经网络建模
周丹
南敬昌
高明明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
16
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职称材料
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参考文献
引证文献
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