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BPSO优化朴素贝叶斯分类器的降水分级预报试验 被引量:3
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作者 张群 席岩 +2 位作者 胡邦辉 王学忠 张惠君 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2014年第4期386-392,共7页
为进一步研究朴素贝叶斯分类器在单站降水预报方面的应用效果,利用2008年至2011年6~9月份的T511数值预报产品和单站观测资料,采用2种不同适应度函数的二进制粒子群算法(简称BPSO)优化朴素贝叶斯分类器算法( BPSO-NB),对石家庄、太... 为进一步研究朴素贝叶斯分类器在单站降水预报方面的应用效果,利用2008年至2011年6~9月份的T511数值预报产品和单站观测资料,采用2种不同适应度函数的二进制粒子群算法(简称BPSO)优化朴素贝叶斯分类器算法( BPSO-NB),对石家庄、太原、林西3站13~24 h时段的晴雨和降水等级进行了预报试验。试报结果表明:BPSO-NB、BPSO-NB2模型3站平均晴雨预报准确率明显高于T511,均在85%以上,且BP-SO-NB2(87.1%)最优;2种模型小雨、中雨TS评分也高于T511,BPSO-NB1(0.403、0.167)最优。 BPSO-NB模型能有效降低T511空报次数。 展开更多
关键词 粒子群算法 二进制 朴素贝叶斯分类器 降水预报
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基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择 被引量:2
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作者 杨婷 孟相如 +1 位作者 徐有 温祥西 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第1期68-71,共4页
为提高网络故障诊断系统的诊断精度,节约计算资源,针对需要处理的含有大量无关或冗余特征的数据,提出了一种基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择算法.该算法采用封装器模式,以SVM的分类准确率和特征压缩比作为适应度函数来指导杂BPSO进... 为提高网络故障诊断系统的诊断精度,节约计算资源,针对需要处理的含有大量无关或冗余特征的数据,提出了一种基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择算法.该算法采用封装器模式,以SVM的分类准确率和特征压缩比作为适应度函数来指导杂BPSO进行特征选择,将选择出的最优特征子集用于故障诊断.运用Kdd’99数据集的实验结果表明,杂交BPSO-SVM提高了诊断精度,降低了特征维数,可进一步提升网络故障诊断效果. 展开更多
关键词 网络故障诊断 特征选择 杂交二值粒子群 支持向量机
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基于IBPSO的模拟电路故障特征提取方法 被引量:2
3
作者 焦鹏 王新政 徐衡博 《兵工自动化》 2013年第6期66-69,共4页
针对有效采样点法提取故障特征时冗余信息多、易造成维数灾等问题,提出利用改进的二进制粒子群算法提取故障特征。研究粒子群优化算法和二进制粒子群优化算法的差异以及在故障特征提取方面存在的不足,通过改进群体极值的更新方式避免搜... 针对有效采样点法提取故障特征时冗余信息多、易造成维数灾等问题,提出利用改进的二进制粒子群算法提取故障特征。研究粒子群优化算法和二进制粒子群优化算法的差异以及在故障特征提取方面存在的不足,通过改进群体极值的更新方式避免搜索结果陷入局部最优。以Sallen-Key带通滤波器为诊断实例,完成9类模拟电路故障模式的特征提取。结果表明:通过该方法进行特征提取可有效降低故障诊断模型的复杂性,与二进制粒子群优化算法相比,该方法在特征维度和诊断准确率上具有明显的优势。 展开更多
关键词 故障特征提取 二进制粒子群优化算法 模拟电路
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基于CSP-BPSO的脑-机接口电极选择 被引量:2
4
作者 吕俊 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期7-13,共7页
在与运动相关的脑?机接口(BCI)中,安置不必要的电极可能会引入伪迹,不利于特征提取和分类.为此,文中提出一种基于共空间模式(CSP)和二进制粒子群优化(BPSO)的电极选择方法.该方法在提取高区分度特征的同时限制电极数量,并依据CSP滤波器... 在与运动相关的脑?机接口(BCI)中,安置不必要的电极可能会引入伪迹,不利于特征提取和分类.为此,文中提出一种基于共空间模式(CSP)和二进制粒子群优化(BPSO)的电极选择方法.该方法在提取高区分度特征的同时限制电极数量,并依据CSP滤波器的权值调整初始电极组合的生成概率,以提高BPSO的收敛速度.实验结果表明:采用文中方法,选择少数电极即可获得令人满意的分类精度. 展开更多
关键词 脑-机接口 共空间模式 二进制粒子群优化算法 电极选择
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基于动态搜索的 “板凳龙” 运动状态及路线研究
5
作者 游天明 陈诺严 +1 位作者 陈静怡 高晓沨 《数学建模及其应用》 2025年第1期33-41,共9页
本文研究了“板凳龙”表演中盘入、调头和盘出的运动状态及行进路线.针对盘入过程,在极坐标系中建立位置与速度模型,通过几何关系递推求解各把手位置函数,并对其求导得到速度函数;在此基础上,提出了一种结合变步长搜索与二分搜索的碰撞... 本文研究了“板凳龙”表演中盘入、调头和盘出的运动状态及行进路线.针对盘入过程,在极坐标系中建立位置与速度模型,通过几何关系递推求解各把手位置函数,并对其求导得到速度函数;在此基础上,提出了一种结合变步长搜索与二分搜索的碰撞检测方法,精确计算首次碰撞时间.针对调头过程,建立了最短螺距的单目标优化模型,利用碰撞检测模型,结合粒子群算法求解调头前保证不发生碰撞的最小螺距;通过几何推导证明调头曲线长度为常数,将调头路径划分为4段曲线,分别求解出其参数方程,并将位置与速度模型扩展应用于调头与盘出过程.针对盘出过程,分析各把手的最大速度,通过比例关系推导出龙头的最大行进速度. 展开更多
关键词 板凳龙 等距螺线 动态搜索 粒子群算法 单目标优化
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SDN中基于KMOBPSO的高可靠性控制器部署算法 被引量:2
6
作者 徐璟庭 曲桦 赵季红 《电信科学》 北大核心 2015年第6期71-77,共7页
针对SDN中控制器系统的单节点故障问题,兼顾系统成本和系统时延,应用N+1冗余备份模型来提高SDN控制器部署的可靠性,并将其抽象为多目标优化问题。同时,提出了一种融合K-means聚类算法和遗传算子的多目标二进制粒子群算法——KMOBPSO算法... 针对SDN中控制器系统的单节点故障问题,兼顾系统成本和系统时延,应用N+1冗余备份模型来提高SDN控制器部署的可靠性,并将其抽象为多目标优化问题。同时,提出了一种融合K-means聚类算法和遗传算子的多目标二进制粒子群算法——KMOBPSO算法,以求解SDN控制器高可靠性部署问题的解。仿真结果表明,所提算法具有求解精度高、分布均匀、沿Pareto前沿面覆盖广的特点,能够显著提高SDN中控制器部署的可靠性。 展开更多
关键词 SDN 控制器部署 N+1冗余备份 多目标优化 KMObpso bpso
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基于多策略BPSO算法的关联规则挖掘 被引量:2
7
作者 钟倩漪 钱谦 伏云发 《科技通报》 2021年第2期40-46,共7页
针对传统关联规则挖掘在处理高维大型数据时运行效率不高的问题,提出一种基于多策略二进制粒子群优化算法的关联规则挖掘方法。该方法使用二进制粒子群优化算法搜索关联规则,无需人为指定支持度、置信度等阈值,同时引入反向学习策略、... 针对传统关联规则挖掘在处理高维大型数据时运行效率不高的问题,提出一种基于多策略二进制粒子群优化算法的关联规则挖掘方法。该方法使用二进制粒子群优化算法搜索关联规则,无需人为指定支持度、置信度等阈值,同时引入反向学习策略、细粒度惯性权重及V型函数,降低算法陷入局部最优的概率,提高算法的收敛精度。实验结果表明,改进后的算法收敛速度较快,且平衡了可靠性、相关性及可理解性等多个指标,能挖掘出更为有效的关联规则。 展开更多
关键词 关联规则挖掘 二进制粒子群优化 反向学习
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MIV-SVM-BPSO模型在铀矿堆浸中的应用 被引量:1
8
作者 宋月婵 刘光萍 黄晨 《东华理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2019年第3期247-252,共6页
利用某矿区ZQ7堆浸柱实测数据作为建模分析样本,建立MIV-SVM、BPSO-SVM、MIV-SVM-BPSO三种模型,对铀矿堆浸进行建模仿真。其中,平均影响值(MIV)算法,可对影响铀矿浸出率的特征因子进行排序;离散二进制粒子群(BPSO)算法可筛选出最优的特... 利用某矿区ZQ7堆浸柱实测数据作为建模分析样本,建立MIV-SVM、BPSO-SVM、MIV-SVM-BPSO三种模型,对铀矿堆浸进行建模仿真。其中,平均影响值(MIV)算法,可对影响铀矿浸出率的特征因子进行排序;离散二进制粒子群(BPSO)算法可筛选出最优的特征子集;而改进的MIV-SVM-BPSO模型,则是将排序后的优良子集作为后续BPSO算法的部分种群,进而对样本进行仿真实验。结果表明,MIV-SVM-BPSO模型的模拟效果均比单一的MIV-SVM和BPSO-SVM模型好,该模型具有有效降低数据维数,在小样本条件下学习更加有效,建模采样过程更快,模拟精度更高的优点;将浸出液体积,Eh出,Fe3+进,Fe2+出作为铀矿生物堆浸工艺的主要控制因数可降低生产成本,提高铀矿浸出率。 展开更多
关键词 累计铀浸出率 特征选择 支持向量机 离散二进制粒子群算法
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基于BPSO-BP的逐时太阳辐射多步预测 被引量:2
9
作者 李无言 凌越 《工程技术研究》 2017年第9期13-15,18,共4页
太阳能作为一种可再生的新能源,越来越受到世人的强烈关注。由于太阳辐射的随机性很大,同时考虑到太阳辐射多步预测存在的难点,文章利用了一种基于二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization,BPSO)算法优化BP(backpropagati... 太阳能作为一种可再生的新能源,越来越受到世人的强烈关注。由于太阳辐射的随机性很大,同时考虑到太阳辐射多步预测存在的难点,文章利用了一种基于二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization,BPSO)算法优化BP(backpropagation)神经网络输出层节点个数的MISIO(multi-input several multi-output)逐时辐射量多步预测模型。首先利用虚假邻点法(false nearest neighbors,FNN)选择出预测模型的最佳嵌入维数,接着采用BPSO选择出多步预测模型的个数和各模型输出节点数,最后分别对各BP模型进行训练、测试。仿真结果表明,文章所用策略明显优于传统策略。 展开更多
关键词 逐时太阳辐射 二进制粒子群优化 BP神经网络 MISIO 多步预测
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基于BPSO的能量采集认知无线电频谱分配
10
作者 邢新华 王俊 《信息通信》 2020年第11期31-34,共4页
针对认知无线电面对的频谱利用率低下以及出现的能源供给问题,文章提出了一种基于认知用户优先级的认知无线电频谱分配模型。当认知用户在采用能量采集(Energy Harvesting,EH)供电驱动,能源供给不足时认知用户具有休眠概率的特性。同时... 针对认知无线电面对的频谱利用率低下以及出现的能源供给问题,文章提出了一种基于认知用户优先级的认知无线电频谱分配模型。当认知用户在采用能量采集(Energy Harvesting,EH)供电驱动,能源供给不足时认知用户具有休眠概率的特性。同时文章提出一种单频谱最大效益的概念。为了提高频谱分配的总体效益,文章将休眠特性和单频谱最大效益引入到模型中,提出了一种基于认知用户优先级的分配模型。然后采用二进制粒子群算法对改进后的频谱分配模型进行求解。仿真结果表明,文章提出的基于认知用户优先级的改进模型能够使频谱分配的总体效益提高9%。 展开更多
关键词 能量采集 认知无线电 频谱分配 频谱优先级 二进制粒子群
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基于稀疏量测的海上风电场集电线路故障选线方法研究
11
作者 王晓东 吴家豪 +1 位作者 高兴 刘颖明 《太阳能学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期243-249,共7页
针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始... 针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始网络损失最小为目标的量测位置优化模型,利用离散二进制粒子群(BPSO)算法进行模型求解得出最优量测位置。算例分析表明,所提方法可在稀疏量测下以较高精度实现故障选线,对采样频率要求较低,不受故障起始角、故障电阻、故障位置等因素的影响,且对量测噪声具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 海上风电场 集电线路 卷积神经网络 离散二进制粒子群优化算法 故障选线 量测位置
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基于可重构智能表面的信息调制与空分多址
12
作者 操文政 金梁 +1 位作者 肖帅芳 易鸣 《信息工程大学学报》 2024年第1期9-16,共8页
为了减小当前大规模天线系统中高射频成本和高功耗带来的发展限制,将可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术引入新型发射机设计中,提出了一种基于可重构智能表面的信息调制与空分多址方案。通过控制RIS反射系数... 为了减小当前大规模天线系统中高射频成本和高功耗带来的发展限制,将可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术引入新型发射机设计中,提出了一种基于可重构智能表面的信息调制与空分多址方案。通过控制RIS反射系数实现信息的调制,同时形成指向多个用户包含不同信息的空间波束,实现多用户空分多址,具有低硬件复杂度、低成本、低功耗、易集成等优点。以双用户双流发送为例,基于二进制粒子群算法给出了方案的具体实现,并进行了仿真评估。仿真结果表明,该方案能完成面向双用户的双流信号同时同频的2幅移键控(Amplitude Shift Keying,ASK)调制,并通过空分多址发送给两个用户。 展开更多
关键词 可重构智能表面 信息调制 空分多址 二进制粒子群算法
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基于V型变异二进制粒子群算法的天线拓扑优化
13
作者 窦江玲 魏帅兵 +2 位作者 宋健 王青旺 沈韬 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期288-291,共4页
提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此... 提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此外,引入了一种变异算子M,通过对粒子进行自适应变异,保证种群多样性的同时提高了算法的局部搜索能力。为了验证该优化方法的有效性,利用其优化微带贴片天线。实验结果表明,该方法可以根据目标函数灵活设计天线,以中心频点在2.45GHz、3.5GHz、5.8GHz的三频段天线设计任务为例,算法仅需649次全波电磁仿真即可收敛至目标解。 展开更多
关键词 二进制粒子群算法(bpso) 贴片天线 种群多样性 变异 拓扑优化
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基于有限元与改进SVM的飞行器结构无损检测模型设计
14
作者 朱淑云 曾萍萍 《现代电子技术》 北大核心 2024年第20期136-140,共5页
针对传统飞行器结构无损检测中存在的准确度低且易造成二次破坏等问题,以有限元仿真为数据基础,提出一种基于改进支持向量机的飞行器结构无损检测模型。该模型使用主元分析法对数据主特征进行分析,解决了有限元仿真数据维度高的问题;利... 针对传统飞行器结构无损检测中存在的准确度低且易造成二次破坏等问题,以有限元仿真为数据基础,提出一种基于改进支持向量机的飞行器结构无损检测模型。该模型使用主元分析法对数据主特征进行分析,解决了有限元仿真数据维度高的问题;利用二叉树的思想改进了传统支持向量机,使其具备多特征分类能力,并对多数据特征加以分类,提高了模型的收敛准确度;还通过引入粒子群算法优化多分类向量机的惩罚因子及核函数参数。实验测试结果表明,所提模型可实现分类器参数的性能优化,平均分类准确率较对比算法提升了约1.4%。 展开更多
关键词 飞行器结构 无损检测 支持向量机 有限元仿真 主元分析法 粒子群算法 主特征分析 二叉树
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一种基于二值粒子群优化和支持向量机的目标检测算法 被引量:11
15
作者 潘泓 李晓兵 +1 位作者 金立左 夏良正 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期117-121,共5页
针对复杂场景下目标检测和目标检测中特征选择问题,该文将二值粒子群优化算法(BPSO)用于特征选择,结合支持向量机(SVM)技术提出了一种新颖的基于BPSO-SVM特征选择的自动目标检测算法。该算法将目标检测转化为目标识别问题,采用wrapper... 针对复杂场景下目标检测和目标检测中特征选择问题,该文将二值粒子群优化算法(BPSO)用于特征选择,结合支持向量机(SVM)技术提出了一种新颖的基于BPSO-SVM特征选择的自动目标检测算法。该算法将目标检测转化为目标识别问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。基于BPSO-SVM的特征选择方法降低了特征维数,显著提高了分类器性能。实验结果表明,该文算法不仅有效提高了复杂场景下目标姿态、尺度、光照变化和局部被遮挡时的检测准确率,还大大缩短了检测时间。 展开更多
关键词 目标检测 二值粒子群优化 支持向量机 特征选择
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二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用 被引量:34
16
作者 马慧民 叶春明 张爽 《上海理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2006年第1期31-34,共4页
提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法... 提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题. 展开更多
关键词 背包问题 粒子群算法 二进制 记忆机制
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无线传感网中多传感器特征融合算法研究 被引量:9
17
作者 曹红兵 魏建明 刘海涛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期166-171,共6页
面向无线传感器网络在地面目标识别方面的应用需求,该文提出了一种基于改进局域判别基(Local Discriminant Bases,LDB)和二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)方法的多传感器特征融合算法。利用新的基于概率密度... 面向无线传感器网络在地面目标识别方面的应用需求,该文提出了一种基于改进局域判别基(Local Discriminant Bases,LDB)和二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)方法的多传感器特征融合算法。利用新的基于概率密度估计的相对微分熵可分性测度来改进LDB,以提取目标信号的特征频段,然后分别利用一种改进的和一种全新的BPSO来实现特征融合。基于实地采集到的地面目标的声音和震动信号,仿真实验表明,该方法减少了所需分类器的数目,降低了特征维数,并在一定程度上提高了目标的正确识别率,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 无线传感器网络 特征融合 局域判别基 二进制粒子群优化 可分性测度
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改进二进制粒子群优化的节点选择算法 被引量:14
18
作者 魏声云 张静 +1 位作者 郭虹 李鸥 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期150-156,共7页
针对无线传感器网络多目标跟踪节点选择问题,提出了一种最大化跟踪精度的二进制粒子群优化节点选择算法.该算法基于目标的预测位置,以费舍尔信息矩阵的迹为精度度量,构建节点优化选择模型,提出了二进制粒子群优化的改进形式,并用于节点... 针对无线传感器网络多目标跟踪节点选择问题,提出了一种最大化跟踪精度的二进制粒子群优化节点选择算法.该算法基于目标的预测位置,以费舍尔信息矩阵的迹为精度度量,构建节点优化选择模型,提出了二进制粒子群优化的改进形式,并用于节点选择模型的求解.改进的二进制粒子群优化算法采用矢量的二进制编码方式、约束满足的循环移位种群初始化方法,带V型转换函数的位置更新规则,并设计了引导因子引导粒子群的进化.仿真结果表明,所提出的节点选择算法能够有效地应用于多目标跟踪问题,与基本的二进制粒子群优化算法和遗传算法相比,改进的二进制粒子群优化算法能够在全局寻优和局部探索间取得平衡,且能有效地避免局部最优,对较大规模的网络具有很强的适用性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点选择 二进制粒子群优化 费舍尔信息矩阵
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防空雷达网对多隐身目标的协同检测与跟踪 被引量:11
19
作者 刘钦 刘峥 谢荣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期601-607,共7页
针对防空雷达网对多隐身目标检测与跟踪时雷达分配问题,该文将二值粒子群优化(BPSO)用于雷达分配,结合粒子滤波,提出了一种隐身目标的协同检测与跟踪算法。该算法将雷达分配问题转化成组合优化问题,根据目标的隐身特性设计雷达分配方案(... 针对防空雷达网对多隐身目标检测与跟踪时雷达分配问题,该文将二值粒子群优化(BPSO)用于雷达分配,结合粒子滤波,提出了一种隐身目标的协同检测与跟踪算法。该算法将雷达分配问题转化成组合优化问题,根据目标的隐身特性设计雷达分配方案(RAS),借助随机分布的检测粒子计算不同RAS对新生目标的检测概率,同时根据RAS对已跟踪目标位置的后验克拉美罗界衡量跟踪精度,采用BPSO算法在RAS中进行全局搜索,选择最优分配方案进行粒子滤波与融合跟踪。与现有算法相比,该算法不仅能够及时检测新生目标,而且能够利用组网优势持续且优化跟踪隐身目标,使网络的整体跟踪精度得到显著提高,实现多目标协同跟踪。 展开更多
关键词 防空雷达网 协同检测与跟踪 二值粒子群优化 后验克拉美罗界
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基于模拟退火粒子群算法的含DG配电网重构研究 被引量:6
20
作者 游文霞 崔雷 +2 位作者 李文武 贺鹏程 陈浩 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2013年第3期45-49,共5页
含分布式电源的配电网重构是配网优化的重要课题.二进制粒子群算法(BPSO)是解决优化问题的重要算法,首先根据配电网重构的拓扑约束条件,将轮盘赌操作引入到BPSO中,改进了BPSO算法中粒子位置状态更新策略.接着将模拟退火算法中的动态变... 含分布式电源的配电网重构是配网优化的重要课题.二进制粒子群算法(BPSO)是解决优化问题的重要算法,首先根据配电网重构的拓扑约束条件,将轮盘赌操作引入到BPSO中,改进了BPSO算法中粒子位置状态更新策略.接着将模拟退火算法中的动态变异机制引入到改进的BP-SO中,解决了BPSO容易陷入局部最优的缺点,最终能够快速有效地达到网路损耗最小的目的.选取IEEE69节点系统进行算例仿真,并与现有研究成果进行对比,结果表明该算法在继承了粒子群优化算法简单容易实现的特点同时,使其具有了摆脱局部极值点的能力,能够优化最优解,提高算法的收敛速度,适合解决含分布式电源的配电网重构问题. 展开更多
关键词 分布式电源 配电网重构 二进制粒子群优化 模拟退火 轮盘赌选择算子
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