计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2010年
22期
173-174
,共2页
粒子群优化算法%共生%电力调度
粒子群優化算法%共生%電力調度
입자군우화산법%공생%전력조도
为解决同时考虑环保要求、发电费用等多个目标的经济调度问题,基于生态系统中不同物种间的互利共生现象,提出一种多种群共生进化优化(SMSO)算法.对一个30 节点IEEE 系统进行计算,结果显示SMSO 算法在获得最优Pareto 解集、降低计算复杂度、提高收敛效率等方面具有较大的优越性.
為解決同時攷慮環保要求、髮電費用等多箇目標的經濟調度問題,基于生態繫統中不同物種間的互利共生現象,提齣一種多種群共生進化優化(SMSO)算法.對一箇30 節點IEEE 繫統進行計算,結果顯示SMSO 算法在穫得最優Pareto 解集、降低計算複雜度、提高收斂效率等方麵具有較大的優越性.
위해결동시고필배보요구、발전비용등다개목표적경제조도문제,기우생태계통중불동물충간적호리공생현상,제출일충다충군공생진화우화(SMSO)산법.대일개30 절점IEEE 계통진행계산,결과현시SMSO 산법재획득최우Pareto 해집、강저계산복잡도、제고수렴효솔등방면구유교대적우월성.
