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免疫量子粒子群算法在地震层析反演中的应用
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作者 梅胜全 钟本善 周熙襄 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期130-133,共4页
在地震走时层析静校正中,反演算法优化一直是个技术难点。与传统的线性反演算法不同,启发式群集智能算法具有自适应、自学习、智能搜索等全局寻优特点,成为一个高效的全局非线性寻优算法。引入量子行为的粒子群优化算法基于概率选择... 在地震走时层析静校正中,反演算法优化一直是个技术难点。与传统的线性反演算法不同,启发式群集智能算法具有自适应、自学习、智能搜索等全局寻优特点,成为一个高效的全局非线性寻优算法。引入量子行为的粒子群优化算法基于概率选择机制,能够有效地克服早熟现象,改善全局搜索能力。在此基础上,将免疫进化算法中的疫苗接种、克隆选择机制引入地震层析成像反演中,以增加抗体的多样性,进一步指导粒子的全局搜索行为,形成了免疫量子粒子群算法。通过理论模型与复杂近地表的静校正资料试算,验证了算法的可行性。 展开更多
关键词 子粒子群优化 免疫子粒子群优化 免疫接种 克隆选择
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基于协同免疫量子粒子群优化算法的虚拟电厂双层博弈模型 被引量:10
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作者 谭忠富 谭彩霞 +1 位作者 蒲雷 杨佳澄 《电力建设》 北大核心 2020年第6期9-17,共9页
为了充分利用电动汽车(electric vehicle,EV)大规模的储能优势与代理聚合商在电力市场灵活购售电优势,以此弥补虚拟电厂(virtual power plant,VPP)内部供需不平衡情况,构建电动汽车参与的虚拟电厂双层博弈模型,对虚拟电厂同时进行内外... 为了充分利用电动汽车(electric vehicle,EV)大规模的储能优势与代理聚合商在电力市场灵活购售电优势,以此弥补虚拟电厂(virtual power plant,VPP)内部供需不平衡情况,构建电动汽车参与的虚拟电厂双层博弈模型,对虚拟电厂同时进行内外部优化。首先,构建上层代理聚合商-虚拟电厂完全信息动态博弈模型进行虚拟电厂外部优化;其次,构建虚拟电厂-电动汽车聚合商合作博弈模型进行虚拟电厂内部优化,并利用改进的Shapley值分配虚拟电厂与电动汽车聚合商的合作收益;最后,以集成风电机组、可控负荷、储能电池、用户、电动汽车的虚拟电厂进行算例分析,采取协同免疫量子粒子群优化(coevolutionary immune quantum partical swarm optimization,CIQPSO)算法搜寻最优解。算例结果表明,电动汽车参与虚拟电厂能够同时提高两者的经济效益,提高虚拟电厂内部供需平衡能力。 展开更多
关键词 虚拟电厂(VPP) 电动汽车(EV) 聚合商 双层博弈 改进Shapley值 协同免疫子粒子群优化(CIQPSO)算法
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基于并行二进制免疫量子粒子群优化的特征选择方法 被引量:8
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作者 朱颢东 钟勇 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期53-58,63,共7页
为提高文本挖掘算法的运行速度,降低占用的内存空间,提出一种基于并行二进制免疫量子粒子群优化的特征选择方法.该方法采用二进制免疫量子粒子群优化搜索特征子集,利用并行算法来提高时间效率,从而较快地获得较具代表性的特征子集.实验... 为提高文本挖掘算法的运行速度,降低占用的内存空间,提出一种基于并行二进制免疫量子粒子群优化的特征选择方法.该方法采用二进制免疫量子粒子群优化搜索特征子集,利用并行算法来提高时间效率,从而较快地获得较具代表性的特征子集.实验结果表明该算法是有效的. 展开更多
关键词 特征空间 特征选择 并行二进制免疫子粒子群优化
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