基于滤子混合协同进化算法的无功优化

被引：10

作者：

张宏立

李远梅

机构：

[1] 新疆大学电气工程学院

来源：

控制与决策 | 2017年 / 09期

关键词：

混合整数非线性规划; 滤子技术; 协同进化; 差分进化算法; 无功优化;

D O I：

10.13195/j.kzyjc.2016.0878

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

混合整数非线性规划问题存在于大量工程和管理中,针对此问题提出一种滤子混合协同进化算法.利用滤子技术代替罚函数处理约束条件,采用混合编码和由差分进化算法与遗传算法异构的种群协同解决混合整数变量问题,引入基于平均熵和Logistic混沌初始化增加算法鲁棒性,利用自适应缩放因子和精英交流学习策略构成策略协同,与种群协同耦合,以提高算法搜索能力.以IEEE30节点测试系统进行无功优化为例,仿真结果表明所提出的算法具有全局搜索能力和有效性.

引用

页码：1701 / 1706

页数：6

共 13 条

[1] 协同进化算法研究进展
王凌
沈婧楠
王圣尧
邓瑾
[J]. 控制与决策 , 2015, (02) : 193 - 202
[2] A Filter Method for Nonlinear Semidefinite Programming with Global Convergence[J]. Zhi Bin ZHU,Hua Li ZHU. Acta Mathematica Sinica(English Series). 2014(10)
[3] 求解混合整数规划的嵌入正交杂交的差分进化算法
张莉
李宏
冯大政
[J]. 系统工程与电子技术, 2011, 33 (09) : 2126 - 2132
[4] 基于logistic模型的自适应差分进化算法
陈华
范宜仁
邓少贵
[J]. 控制与决策, 2011, 26 (07) : 1105 - 1108+1112
[5] 基于改进小生境遗传算法的电力系统无功优化
崔挺
孙元章
徐箭
黄磊
[J]. 中国电机工程学报, 2011, 31 (19) : 43 - 50
[6] 改进型遗传算法在机组负荷优化组合中的应应用用
杨昆
欧阳光耀
陈海龙
[J]. 控制理论与应用, 2011, 28 (05) : 722 - 726
[7] 基于混合双种群差分进化的电力系统经济负荷分配
王凌
黄付卓
李灵坡
[J]. 控制与决策, 2009, (08) : 1156 - 1160+1166
[8] Self-adapting control parameters modifieddifferential evolution for trajectoryplanning of manipulators[J]. Lianghong WU 1,2,Yaonan WANG 2,Shaowu ZHOU 1 (1.College of Information and Electric engineering,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan Hunan 411201,China;2.College of Electric and Information Engineering,Hunan University,Changsha Hunan 410082,China). Journal of Control Theory and Applications. 2007(04)
[9] 双群体伪并行差分进化算法研究及应用
吴亮红
王耀南
周少武
袁小芳
[J]. 控制理论与应用, 2007, (03) : 453 - 458
[10] 基于非支配遗传算法及协同进化算法的多目标多区域电网规划
王秀丽
李淑慧
陈皓勇
王锡凡
梅姚
[J]. 中国电机工程学报, 2006, (12) : 11 - 15

← 1 2 →