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本文针对当前Ad Hoc网络路由的特点,在Ad Hoc路由优化算法基础上提出一种改进的蚁群算法.该算法首先将影响蚁群算法性能的参数作为遗传算法中的染色体,通过迭代找出最优的参数组合,然后对区域节点采用动态邻域分解的同时进行并行优化计算,最后将各子区域进行邻域全局连接得到最优解,该算法体现"分而治之"的思想.实验仿真结果表明,改进算法有效地提高了网络传输性能和通信效率,在性能上较基本蚁群算法有更大的优势. 相似文献
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针对传统遗传算法在巡回商旅问题优化计算中存在的弊端——收敛速度慢,迭代次数多。在传统遗传算法基础上,设计出一种加入人工选择和定向突变的优化改进算法。该优化算法通过人工方法保存具有有利变异个体和淘汰具有不利变异个体,有利变异个体进行杂交和变异,从而提高遗传算法的收敛速度,减少遗传算法的迭代次数。同时针对遗传算法易陷入局部最优解的情况,在优化算法中引入自适应参数算法,针对遗传算法的不同阶段,实现杂交概率和变异概率的自适应调节,防止算法陷入局部最优解。最后,采用国际标准的TSP测试集(TSPLIB)对优化算法的优良性进行验证,实验表明,对比其他算法,该优化算法在TSP最优解的质量上提高10%左右。 相似文献
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BP算法与遗传算法是神经网络中两个非常重要的算法,但各有优缺点,本文对遗传算法的交叉率进行了改进,使得算法的效率得到提高;并将其用于BP网络的权值优化,实验结果表明,比传统的方法效率有明显提高. 相似文献
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基于遗传算法的聚类算法是一种全局优化算法,但是其局部搜索能力较差,而梯度下降法却具有较强的局部搜索能力,本文在通过遗传算法搜索得到近似全局最优解的基础上,采用梯庹下降法进一步搜索全局最优解,得到两者相结合的新算法. 相似文献
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《科技通报》2021,(6)
在配电网无功补偿优化过程中,Tabu Search算法能够高效地将最优解搜索出来,因此,将Tabu Search算法应用于配电网无功补偿优化具有现实可操作性。本文对Tabu Search方法的原理进行了详细介绍,因为农村配电网线路具备很多特点,综合考量其并联电容器投切等问题及特点,本文在Tabu Search的基础上,进行了一系列改进,用来解决配电网的投切优化问题。提出了基于电容器投切分组的二进制编码优化,基于无功补偿的损耗降低特点,根据功率传输方向,对权重根据由低到高的顺序排列,然后进行二进制编码,从二进制编码串的末端进行移动;Tabu Search非常依赖于初始解,提出了当前时段处于运行退出状态时,根据无功缺额电容器的配置方式进行。 相似文献
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简要说明无功优化的重要性,较为全面的综述了运用遗传算法进行无功优化的研究现状,以算法改进方法分类综述。最后,对未来遗传算法在无功优化方面的研究方向提出自己的想法。 相似文献
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电力系统无功优化是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题,优化过程十分复杂。带精英策略的快速非支配遗传算法是一种求解多目标优化的优良算法之一。但该算法缺乏明确的约束处理机制。本文在处理约束方法上将约束优化问题转换为多目标问题,将个体支配关系的准则改变为根据不可行解违反约束条件的程度判断哪个更优,保证了种群的多样性和分布陛 相似文献
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提出了基于改进遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化方法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,采用改进遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化。通过算例仿真结果,说明所设计的改进优化算法在减少功率损耗和提高电压质量上的有效性和正确性。 相似文献
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电力系统无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化是一个较复杂、多目标、非线性混合规划问题。基于配电网无功优化所面临的困难,本文将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中。最后通过对配电网33节点系统无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。 相似文献
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为了提高运输规划问题的有效性,降低运输成本,将遗传算法引入到该问题的求解中。运输规划问题的数学模型是带约束的函数优化问题,在该问题模型中引入遗传算法,采用罚函数法处理约束条件,对可行解和不可行解采用不同的适应值函数,结合轮盘赌、竞标赛和精英保存算法作为选择策略,对可行解和不可行解分别采用边界变异和非均匀变异,最终得出最优解。实验结果数值说明该方法的有效性。 相似文献