计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2014年
17期
223-229
,共7页
翟军臣%杜廷松%李德宜%李文武
翟軍臣%杜廷鬆%李德宜%李文武
적군신%두정송%리덕의%리문무
机组组合%人工鱼群%线性递减%混沌搜索
機組組閤%人工魚群%線性遞減%混沌搜索
궤조조합%인공어군%선성체감%혼돈수색
unit commitment%Artificial Fish Swarm Algorithm(AFSA)%linear decreasing%chaos search
提出了改进型人工鱼群算法。采用线性递减的函数取代标准人工鱼群算法(BAFSA)中的固定视野;在觅食行为中,利用粒子群算法(PSO)中的惯性权重线性递减的视野来加速算法的收敛速度;同时用混沌现象代替BAFSA中的随机现象。给出了算法的全局收敛性证明,并将算法应用于求解电力系统机组组合问题,分别对基准测试函数、三机组和十机组系统进行仿真计算,结果均表明新算法能有效跳出局部极值,收敛速度快且具有更高的精度。因此,改进型算法可以作为求解机组组合问题的有效算法。
提齣瞭改進型人工魚群算法。採用線性遞減的函數取代標準人工魚群算法(BAFSA)中的固定視野;在覓食行為中,利用粒子群算法(PSO)中的慣性權重線性遞減的視野來加速算法的收斂速度;同時用混沌現象代替BAFSA中的隨機現象。給齣瞭算法的全跼收斂性證明,併將算法應用于求解電力繫統機組組閤問題,分彆對基準測試函數、三機組和十機組繫統進行倣真計算,結果均錶明新算法能有效跳齣跼部極值,收斂速度快且具有更高的精度。因此,改進型算法可以作為求解機組組閤問題的有效算法。
제출료개진형인공어군산법。채용선성체감적함수취대표준인공어군산법(BAFSA)중적고정시야;재멱식행위중,이용입자군산법(PSO)중적관성권중선성체감적시야래가속산법적수렴속도;동시용혼돈현상대체BAFSA중적수궤현상。급출료산법적전국수렴성증명,병장산법응용우구해전력계통궤조조합문제,분별대기준측시함수、삼궤조화십궤조계통진행방진계산,결과균표명신산법능유효도출국부겁치,수렴속도쾌차구유경고적정도。인차,개진형산법가이작위구해궤조조합문제적유효산법。
An improved artificial fish swarm algorithm is proposed. The new algorithm uses the linear decreasing func-tion instead of a fixed visual, uses linear decreasing inertia weight as the Particle Swarm Optimization(PSO)to accelerate the convergence speed of the algorithm, and uses chaos phenomenon instead of random phenomena of BAFSA. It pres-ents the global convergence proof and carries on the simulation experiment with the test function and the systems of three units and ten units. The results show that the improved algorithm can escape from the local extremum effectively, and has higher convergence speed and precision. So it can be used as an effective algorithm for combined allocation problem.