-
题名考虑需求响应的水火电优化调度改进型花朵授粉算法
被引量：6
- 1
-
-
作者
沈艳军
杨鑫
刘允刚
-
机构
三峡大学电气与新能源学院
山东大学控制科学与工程学院
-
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1645-1653,共9页
-
基金
国家自然科学基金项目(61374028)
-
文摘
针对花朵授粉算法(FPA)寻优能力的不足,提出3种策略对其进行改进.双向学习策略能够加强FPA的局部搜索能力;仿嗅觉搜索策略不仅能增加种群的多样性,还能提升算法的全局寻优能力;动态转换概率策略能够有效地平衡全局搜索与局部搜索之间的切换.基于上述策略,提出一种具有更强搜索能力的改进型花朵授粉算法(IFPA),并在此基础上提出一种新的水火电优化调度模型.该模型在考虑火电站煤耗成本最小和供电公司利润最大的同时,还考虑采用一定的补偿策略使得消费者降低电能的需求.最后,利用IFPA解决考虑需求响应的水火电优化调度.仿真结果表明,改进的算法具有收敛速度快、精度高等优点,考虑了需求响应的水火电优化调度模型可降低消费者对电能的需求,进而降低火电站的煤耗成本.
-
关键词
改进型花朵授粉算法
双向学习策略
仿嗅觉搜索策略
动态转换概率策略
水火电优化调度
需求响应
-
Keywords
IFPA
double-direction learning strategy
imitative osphresis search strategy
dynamic switching probability strategy
hydrothermal scheduling
demand respond
-
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名多项式变异和自适应权重优化的阿奎拉鹰算法
- 2
-
-
作者
李汶娟
李广
聂志刚
-
机构
甘肃农业大学信息科学技术学院
-
出处
《计算机技术与发展》
2024年第2期163-170,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(32160416)
甘肃省教育厅产业支撑计划项目(2021CYZC-15,2022CYZC-41)。
-
文摘
针对基本阿奎拉鹰算法存在收敛精度低、易陷入局部最优的问题,通过在全局搜索阶段引入多项式变异扰动策略,在局部开发阶段引入自适应权重优化策略,改进了阿奎拉鹰算法的局部探索能力,并且引入了Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,引入动态转换概率策略来平衡全局探索和局部开发的比重,故提出多项式变异和自适应权重优化的阿奎拉鹰算法。采用基本阿奎拉鹰算法、哈里斯鹰算法、灰狼算法、鲸鱼算法、海鸥算法做对比,9个基准测试函数和2个工程优化问题对改进后的算法进行寻优性能验证,结果表明:改进后的算法在多数测试函数上取得较好的寻优效果,在工程优化问题中,效果优于多数对比算法。证明了改进后的算法具有更快的收敛速度和精度,并在工程应用中取得较好效果。
-
关键词
Tent混沌映射
动态转换概率策略
多项式变异扰动策略
自适应权重
阿奎拉鹰算法
-
Keywords
Tent chaotic mapping
dynamic conversion probability strategy
polynomial variance perturbation strategy
adaptive weight
Aquila optimizer
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
