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迁移蜂群优化算法及其在无功优化中的应用
被引量：
18
1
作者
徐茂鑫
张孝顺
余涛
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第1期83-93,共11页
提出了一种全新的迁移蜂群优化算法,并应用到电力系统无功优化问题.利用Q学习的试错与奖励机制构造蜂群的学习模式,并采用强化学习的行为迁移技术实现蜂群的迁移学习.为解决算法求解多变量优化问题遇到的维数灾难,提出了状态–组合动作...
提出了一种全新的迁移蜂群优化算法,并应用到电力系统无功优化问题.利用Q学习的试错与奖励机制构造蜂群的学习模式,并采用强化学习的行为迁移技术实现蜂群的迁移学习.为解决算法求解多变量优化问题遇到的维数灾难,提出了状态–组合动作链的方式将状态–动作空间分解成若干低维空间,明显降低算法的计算难度.仿真结果表明:本文所提算法可以保证最优解质量的同时,寻优速度能提高到传统启发式智能算法的4～67倍左右,非常适用于大规模复杂系统非线性规划问题的快速求解.
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关键词
迁移
蜂群
优化
强化学习
行为
迁移
无功
优化
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职称材料
题名
迁移蜂群优化算法及其在无功优化中的应用
被引量：
18
1
作者
徐茂鑫
张孝顺
余涛
机构
华南理工大学电力学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第1期83-93,共11页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB228205)
国家自然科学基金(51177051
51477055)资助~~
文摘
提出了一种全新的迁移蜂群优化算法,并应用到电力系统无功优化问题.利用Q学习的试错与奖励机制构造蜂群的学习模式,并采用强化学习的行为迁移技术实现蜂群的迁移学习.为解决算法求解多变量优化问题遇到的维数灾难,提出了状态–组合动作链的方式将状态–动作空间分解成若干低维空间,明显降低算法的计算难度.仿真结果表明:本文所提算法可以保证最优解质量的同时,寻优速度能提高到传统启发式智能算法的4～67倍左右,非常适用于大规模复杂系统非线性规划问题的快速求解.
关键词
迁移
蜂群
优化
强化学习
行为
迁移
无功
优化
Keywords
Transfer bees optimizer（TBO）
reinforcement learning
behavior transfer
reactive power optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
迁移蜂群优化算法及其在无功优化中的应用
徐茂鑫
张孝顺
余涛
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
18
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