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题名学习型蚁群算法求解一类复杂两级车辆路径问题
被引量：3
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作者
陈雪
胡蓉
王辉
李作成
钱斌
李熠胥
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
红塔烟草(集团)有限公司昭通卷烟厂
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期2476-2495,共20页
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基金
国家自然科学基金(61963022,62173169)
云南省基础研究计划重点项目(202201AS070030)。
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文摘
针对考虑同时取送货的绿色两级车辆路径问题,以最小化带碳排放成本的总运输成本为优化目标,提出一种结合聚类分解的学习型蚁群优化算法。针对两级问题相互耦合的特点,采用基于距离的聚类算法将原问题分解为一组子问题,提出一种学习型蚁群优化算法对各子问题进行求解,进而获得原问题的解。提出一种考虑问题结构特征的三维概率矩阵作为信息素矩阵,用于学习优质解的优良特征信息,以提高算法的全局搜索能力;提出一种考虑算法行为特征的局部搜索策略,用于学习所设计的六种邻域算子的搜索信息,以提高算法的局部搜索能力。通过仿真实验和算法比较,验证了所提算法的有效性。
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关键词
绿色两级车辆路径问题
蚁群优化
聚类分解
学习
三维概率矩阵
同时取送货
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Keywords
green 2-echelon vehicle routing problem
ant colony optimization algorithm
clustering decomposition
machine learning
Three-dimensional probabilistic model
simultaneous pick-up and delivery
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名采用改进马尔科夫链蒙特卡洛法的风电功率序列建模
被引量：22
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作者
朱晨曦
张焰
严正
祝锦舟
赵腾
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机构
电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)
全球能源互联网发展合作组织
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期577-589,共13页
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基金
国家重点研发计划项目（2018YFB0904200）
国家电网公司科技项目（SGDK0000NYJS1807745）资助
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文摘
建立能更好复现历史数据特征的风电功率序列模型,对计及高渗透率风能接入影响的电网规划和运行具有重要意义。该文首先通过研究面向随机变量(风电功率)建模的滑动平均滤波参数寻优方法和构建状态数优化决策模型,提出风电功率序列的自适应状态划分策略,客观划分历史数据。然后针对现有方法难以计及状态转移概率随状态持续时间增长而变化的问题,提出三维状态转移概率矩阵及其解维修正方法,抽样生成人造风电功率状态序列,进而在分析历史数据波动量及噪声概率分布的基础上,完善现有的波动特征叠加方法,模拟人造风电功率序列。与现有马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法进行对比分析表明,该方法能更好地复现历史数据特征(转移、波动特征等),在提高建模精度的同时,并未增加状态转移概率矩阵生成算法的时间复杂度。
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关键词
风电功率序列
状态划分策略
三维状态转移概率矩阵
马尔科夫链蒙特卡洛法
转移特征
波动特征
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Keywords
Time series of wind power
strategy of state division
three dimensional state transition probability matrix
Markov chain Monte Carlo (MCMC)
transition characteristic
fluctuation characteristic
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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