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基于双向并行灾变粒子群优化算法的城市环路交通协调控制系统 被引量:5
1
作者 马昌喜 钱勇生 王春雷 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第11期2640-2642,共3页
根据我国部分城市道路网包含多条环路的特点,设计了一种双向并行灾变粒子群优化算法的城市环路交通协调控制系统。该系统以路网中的闭合环路作为控制子区,采用三层递阶分布式结构和双向并行灾变粒子群优化,分阶段优化控制周期、相位差... 根据我国部分城市道路网包含多条环路的特点,设计了一种双向并行灾变粒子群优化算法的城市环路交通协调控制系统。该系统以路网中的闭合环路作为控制子区,采用三层递阶分布式结构和双向并行灾变粒子群优化,分阶段优化控制周期、相位差和绿信比,并对不同闭合环路进行协调控制形成预选方案。通过系统设定的面控率进行判断、选择,最终确定信号控制方案。示例验证结果表明该控制系统能有效减少区域车辆总延误,减少停车次数。 展开更多
关键词 城市环路交通控制 三层递阶分布式结构 双向并行灾变粒子群优化 面控率
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基于双向并行灾变粒子群算法的区域交通控制 被引量:5
2
作者 王春雷 钱勇生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第34期229-232,共4页
针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法... 针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值点、搜索精度低等缺点,引入灾变模型,采用双向并行策略,提出一种双向并行灾变粒子群优化算法(BPC-PSO),并将其成功应用于城市区域交通控制信号参数配时优化。仿真结果表明:双向并行灾变粒子群算法相对于基本粒子群算法大大提高了寻找全局最优解的能力,使车辆平均延误和平均停车率都比基本粒子群算法有明显地降低。 展开更多
关键词 双向并行灾变粒子群优化算法 城市区域交通控制 尖点灾变模型 信号优化配时 PI值
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分数阶磁耦合谐振双向无线电能传输系统参数优化
3
作者 李若琼 翁源 李欣 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期141-151,共11页
磁耦合谐振双向无线电能传输(BD-WPT)系统的参数多,导致系统影响程度不一致和参数配置困难,为此结合灰色关联度分析(GRA)和多目标粒子群优化(MOPSO)算法提出分数阶磁耦合谐振BD-WPT系统多目标参数优化方法.在分析系统传输特性和线圈参... 磁耦合谐振双向无线电能传输(BD-WPT)系统的参数多,导致系统影响程度不一致和参数配置困难,为此结合灰色关联度分析(GRA)和多目标粒子群优化(MOPSO)算法提出分数阶磁耦合谐振BD-WPT系统多目标参数优化方法.在分析系统传输特性和线圈参数解析式的基础上,采用GRA进行系统各个参数的影响评估,确定了5个核心参数.为了提高系统传输效率和线圈功率密度,采用MOPSO算法优化系统参数,结果表明通过GRA有选择性地优化核心参数,可使算法输出的解集优于未采用GRA的解集.结合电动汽车实际需求,选取最优解用于BD-WPT系统的设计参考.仿真结果显示,相校于国标参数对称系统,BD-WPT系数的传输效率提高了4.5个百分点,线圈功率密度提高了0.42 kW/m^(2). 展开更多
关键词 双向无线电能传输(BD-WPT) 磁耦合谐振 灰色关联度分析(GRA) 多目标优化 多目标粒子优化(MOPSO)算法
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一种新的求解复杂函数优化问题的并行粒子群算法 被引量:17
4
作者 赵勇 岳继光 +1 位作者 李炳宇 张传升 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第16期58-60,64,共4页
并行计算能够有效地缩减大规模问题求解的时间需求。文章先简要介绍了粒子群算法的标准版本,对比细粒度的粒子群算法的简单并行,引入种群和移民的思想,提出了一种基于多种群的粒子群算法的并行版本。算法在曙光3000超级服务器上完成,利... 并行计算能够有效地缩减大规模问题求解的时间需求。文章先简要介绍了粒子群算法的标准版本,对比细粒度的粒子群算法的简单并行,引入种群和移民的思想,提出了一种基于多种群的粒子群算法的并行版本。算法在曙光3000超级服务器上完成,利用MPI处理各个进程间的通讯。使用BUMP函数的数值实验表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 粒子优化 并行计算 多种 函数优化
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灾变粒子群优化算法及其在交通控制中的应用 被引量:16
5
作者 董超俊 刘智勇 邱祖廉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第29期19-23,共5页
城市交通系统是一个随机性很强的、复杂的巨型系统。为了获得良好的通行效率,必须对城市区域交通协调控制信号进行整体优化,但是到目前为止还没有一个能较好完成此项任务的、实用的实时智能优化方法。在粒子群优化算法中引入灾变策略和... 城市交通系统是一个随机性很强的、复杂的巨型系统。为了获得良好的通行效率,必须对城市区域交通协调控制信号进行整体优化,但是到目前为止还没有一个能较好完成此项任务的、实用的实时智能优化方法。在粒子群优化算法中引入灾变策略和模型,开发了灾变粒子群优化算法,解决了基本粒子群算法易陷入局部极小点的缺陷,并将其应用于城市区域交通协调控制信号配时优化。仿真结果表明:与基本粒子群算法(在陷入局部极小点时)、固定周期法和遗传算法等配时方法相比,采用所开发的灾变粒子群优化算法对区域交通协调控制信号进行智能优化配时,被控区域的车辆平均延误可以分别平均减少25.2%、41%和11.5%,并可以大大提高路口的通行效率。开发的灾变粒子群优化算法也可以应用于其他许多对象的优化。 展开更多
关键词 灾变粒子优化算法 尖点灾变模型 稳定性 城市交通控制 车辆延误 信号配时
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DSP并行系统的并行粒子群优化目标跟踪 被引量:11
6
作者 许廷发 赵思宏 +1 位作者 周生兵 倪国强 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期2236-2240,共5页
针对串行粒子群优化(Particle Swarm Optimizer,PSO)算法存在计算量大、速度慢的问题,给出了一种基于数字信号处理(DSP)并行系统的并行PSO跟踪算法。在研制的4DSP并行系统上,采用基于消息传递模型及单种群的Master-Slave模式设计实现了... 针对串行粒子群优化(Particle Swarm Optimizer,PSO)算法存在计算量大、速度慢的问题,给出了一种基于数字信号处理(DSP)并行系统的并行PSO跟踪算法。在研制的4DSP并行系统上,采用基于消息传递模型及单种群的Master-Slave模式设计实现了并行PSO跟踪算法。用DSP-A实现初始化设置,其它3个DSP并行计算每个粒子的适应值。最后,由DSP-A比较每个粒子的适应值与其个体极值的优劣,选择较好的个体极值和整个种群的最优解,更新每个粒子的位置与速度。利用该系统采集实际序列图像进行了算法仿真验证,其加速比为2.525,效率为63.13%,该算法为全局优化大规模目标跟踪工程的实现提供了一个新的选择。 展开更多
关键词 目标跟踪 并行粒子优化算法 数字信号处理(DSP) 并行系统
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并行自适应粒子群算法在电力系统无功优化中的应用 被引量:45
7
作者 刘世成 张建华 刘宗岐 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期108-112,共5页
针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计... 针对传统粒子群优化算法"早熟"与后期收敛速度慢的缺点,提出了一种基于并行自适应粒子群优化算法的电力系统无功优化方法。该方法首先将初始种群随机划分成N个子群,然后分别在各子群中以所提方法寻优,从而实现了算法的并行计算。为避免各子群陷入局部最优解,采用二值交叉算子使各子群间的信息共享并更新相关粒子位置,保证了算法的全局搜索能力并维持了种群的多样性。同时,各子群寻优过程中,根据利己、利他及自主3个方向对当前搜索方向自适应更新,提高了算法的收敛速度。将所提出算法在IEEE 30节点系统上进行了仿真验证,结果证明了并行自适应粒子群算法用于无功优化的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无功优化 并行自适应粒子算法 电力系统 搜索方向
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基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现 被引量:17
8
作者 蔡勇 李光耀 王琥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第8期2415-2418,共4页
针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题,进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析,结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术,设计实现了一种并行PSO方... 针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题,进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析,结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术,设计实现了一种并行PSO方法。本方法的执行基于统一计算架构(CUDA),使用大量的GPU线程并行处理各个粒子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度。程序充分使用CUDA自带的各种数学计算库,从而保证了程序的稳定性和易写性。通过对多个基准优化测试函数的求解证明,相对于基于CPU的串行计算方法,在求解收敛性一致的前提下,基于CUDA架构的并行PSO求解方法可以取得高达90倍的计算加速比。 展开更多
关键词 粒子优化算法 并行计算 GPU 统一计算设备架构
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基于并行协同粒子群优化算法和PC集群的无功优化 被引量:13
9
作者 李英 江全元 +2 位作者 L.JIANG Q. H. WU 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第19期42-47,80,共7页
针对大规模电力系统无功优化高维度、非线性、不连续的问题,提出一种并行协同粒子群优化算法。该算法基于消息传递接口技术,采用二级并行的方案求解无功优化问题。第1级并行是通过控制变量分组,将原优化问题分解成几个相互关联的子优化... 针对大规模电力系统无功优化高维度、非线性、不连续的问题,提出一种并行协同粒子群优化算法。该算法基于消息传递接口技术,采用二级并行的方案求解无功优化问题。第1级并行是通过控制变量分组,将原优化问题分解成几个相互关联的子优化问题,每一个子优化问题对应一个子粒子群,各子粒子群相互协同,共同求取最优解。第2级并行是指用粒子群优化算法求解子优化问题时使用多个进程并行求解,进程间采用对等模式分配计算任务,提高了优化效率。此外,为了增强粒子群优化算法的全局寻优能力,在优化过程中对其参数进行了动态调整。通过在PC集群上对IEEE118节点系统和IEEE300节点系统进行仿真计算,验证了该算法能取得较好的优化结果,具有较高的加速比和可扩展性,能满足大规模电力系统无功优化的需要。 展开更多
关键词 无功优化调度 并行计算 消息传递接口 协同进化 粒子优化算法 PC集
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改进并行粒子群算法用于冷却水系统节能优化 被引量:10
10
作者 于军琪 高之坤 +2 位作者 赵安军 周敏 虎群 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期421-431,共11页
针对冷却水系统优化问题提出一种改进并行粒子群(IPPSO)算法,以系统能耗最小为优化目标,以系统中各设备的运行参数为优化变量进行求解.在该算法中,采用随机和混沌序列机制分别对两个种群的粒子进行初始化,使两种群在产生初期便具有不同... 针对冷却水系统优化问题提出一种改进并行粒子群(IPPSO)算法,以系统能耗最小为优化目标,以系统中各设备的运行参数为优化变量进行求解.在该算法中,采用随机和混沌序列机制分别对两个种群的粒子进行初始化,使两种群在产生初期便具有不同特征;并根据两种群特点,采用不同惯性权重改进策略,提高算法搜索能力;同时利用一种新迁移算子对种群间个体进行交换,增强粒子多样性,使种群向更高层次进化;此外,考虑到系统设备运行数量为整数且受到系统设计总台数的限制,引入穷举法机制对系统中设备部分运行参数进行求解,减少最优解验证工作量,缩短优化时间.最后对某实际冷却水系统进行了详细测试,结果表明,使用IPPSO算法对设备运行参数优化后,冷却水系统总能耗降低12.49%,具有较好的节能效果.同时相比于其他算法,IPPSO能得到更好的优化策略,且在收敛性、计算复杂度和鲁棒性方面具有优势. 展开更多
关键词 冷却水系统 运行参数 改进并行粒子算法 节能优化 性能分析
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并行免疫离散粒子群优化算法求解背包问题 被引量:4
11
作者 姜伟 王宏力 +1 位作者 何星 陆敬辉 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期56-61,共6页
针对离散变量的优化问题,提出了一种改进的二进制混合粒子群优化算法(MHBPSO)。MHBPSO算法利用生物免疫机理和并行运算原理简化算法结构,并针对后期可能出现局部收敛、停滞的问题,从保持粒子群位置的多样性入手,引入了鲶鱼效应和交叉变... 针对离散变量的优化问题,提出了一种改进的二进制混合粒子群优化算法(MHBPSO)。MHBPSO算法利用生物免疫机理和并行运算原理简化算法结构,并针对后期可能出现局部收敛、停滞的问题,从保持粒子群位置的多样性入手,引入了鲶鱼效应和交叉变异操作。仿真实验比较了几种成熟的离散优化算法在解决典型0-1背包问题时的性能。结果表明MHBPSO算法结构简单、收敛速度快、全局寻优能力强,是一种解决离散优化问题的有效方法。 展开更多
关键词 离散粒子优化 免疫 并行运算 鲶鱼效应 交叉变异 背包问题
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具有量子行为粒子群优化算法的并行化研究 被引量:6
12
作者 王小根 奚茂龙 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第11期45-48,共4页
在研究了具有量子行为粒子群算法的基础上,受遗传算法并行化的启发,对具有量子行为的粒子群算法提出并实现了新的并行化策略。针对通信时间过长的问题,提出了改进方法。最后通过benchmark测试函数,将并行化量子粒子优化算法和二进制遗... 在研究了具有量子行为粒子群算法的基础上,受遗传算法并行化的启发,对具有量子行为的粒子群算法提出并实现了新的并行化策略。针对通信时间过长的问题,提出了改进方法。最后通过benchmark测试函数,将并行化量子粒子优化算法和二进制遗传算法、十进制遗传算法、粒子群优化算法的并行化方法进行了仿真比较,并对结果进行了分析。 展开更多
关键词 并行 粒子优化算法 量子化
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基于分层并行灾变粒子群算法的交通控制 被引量:2
13
作者 孙有信 钱勇生 +1 位作者 王春雷 汪海龙 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第6期1497-1500,共4页
提出了分层并行策略结合灾变模型的混合粒子群算法——分层并行灾变粒子群算法(HPCPSO),它能提高算法的收敛性和稳定性。同时通过对交叉口交通情况的研究,把车辆延误、车辆停车数和能源消耗都纳入性能指标值,建立了区域交通协调控制优... 提出了分层并行策略结合灾变模型的混合粒子群算法——分层并行灾变粒子群算法(HPCPSO),它能提高算法的收敛性和稳定性。同时通过对交叉口交通情况的研究,把车辆延误、车辆停车数和能源消耗都纳入性能指标值,建立了区域交通协调控制优化模型。在此模型的基础上,应用分层并行灾变粒子群算法实现了交通信号优化控制及验证算法。仿真结果表明,分层并行灾变粒子群算法相对于基本粒子群算法提高了寻找全局最优解的能力,能够有效实现交通信号优化控制。 展开更多
关键词 区域交通控制 粒子优化算法 分层并行 尖点灾变模型 车辆延误
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基于最优值临近搜索的灾变粒子群算法在无功优化中的应用 被引量:2
14
作者 朱鹰屏 蔡泽祥 +2 位作者 张勇军 杨银国 宋永超 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第18期110-115,共6页
粒子群算法在电力系统无功优化中容易出现局部收敛和早熟的现象,对传统粒子群算法进行了改进。改进算法对当前全局最优粒子进行临近搜索(NSGOP-PSO),加快了粒子群的搜索速度和搜索精度。并加入了仿生进化算法中的灾变算法(NSGOP-CPSO),... 粒子群算法在电力系统无功优化中容易出现局部收敛和早熟的现象,对传统粒子群算法进行了改进。改进算法对当前全局最优粒子进行临近搜索(NSGOP-PSO),加快了粒子群的搜索速度和搜索精度。并加入了仿生进化算法中的灾变算法(NSGOP-CPSO),按一定规律对群体全部粒子或部分粒子施行灾变,用于解决粒子群算法中的不收敛和早熟现象的问题。对该算法的作用原理进行了细致的分析和说明,并以IEEE-30节点系统的仿真图形及统计数据说明了该改进粒子群算法是有效的。 展开更多
关键词 无功功率优化 粒子算法 临近搜索 灾变 作用原理
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并行粒子群优化算法的设计与实现 被引量:9
15
作者 张蕾 杨波 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第B01期289-292,共4页
对粒子群优化算法的并行实现进行了研究与讨论,在曙光3000大型计算机上采用MPI并行计算环境进行了测试。该算法采用了Master-Slave并行模式,主进程主要完成种群随机初始化、任务的分发和根据适应值进行粒子的选择,从进程主要完成粒... 对粒子群优化算法的并行实现进行了研究与讨论,在曙光3000大型计算机上采用MPI并行计算环境进行了测试。该算法采用了Master-Slave并行模式,主进程主要完成种群随机初始化、任务的分发和根据适应值进行粒子的选择,从进程主要完成粒子适应值的计算。实验结果表明算法具有较高的并行性,不仅提高了求解的速度和解的质量,而且得到了较满意的加速比。 展开更多
关键词 粒子 优化 并行计算 PSO
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具有粒子群特征的优化并行蚁群算法 被引量:8
16
作者 孙琦 王东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第24期208-210,共3页
针对蚁群算法在实际应用中存在的计算时间较长、容易陷入局部最优等问题,提出一种新的具有粒子群特征的优化并行蚁群算法,并将该算法与其他相关算法相结合,共同用于物流联盟车辆调度实例中。实验结果表明,该算法在减少计算时间以及避免... 针对蚁群算法在实际应用中存在的计算时间较长、容易陷入局部最优等问题,提出一种新的具有粒子群特征的优化并行蚁群算法,并将该算法与其他相关算法相结合,共同用于物流联盟车辆调度实例中。实验结果表明,该算法在减少计算时间以及避免早熟现象等方面具有较高的性能。 展开更多
关键词 算法 粒子优化算法 并行算法 物流联盟
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并行定向扰动的混合粒子群优化算法 被引量:5
17
作者 聂立新 张天侠 郭立新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第6期1633-1635,共3页
针对全向变异易使粒子失去已有的有利搜索信息的问题,提出了一种并行定向变异的混合粒子群优化算法。该算法以当前群体最优位置为基准,用变异信息矩阵和混沌位置变异矩阵对群体进行并行定向扰动,有效利用了现有的有利搜索信息。该算法... 针对全向变异易使粒子失去已有的有利搜索信息的问题,提出了一种并行定向变异的混合粒子群优化算法。该算法以当前群体最优位置为基准,用变异信息矩阵和混沌位置变异矩阵对群体进行并行定向扰动,有效利用了现有的有利搜索信息。该算法将并行定向变异与序列二次规划法融为一体,实现了全局搜索和局部寻优的统一。仿真实验和比较分析结果表明并行定向变异混合粒子群优化算法具有良好的、稳定的优化效果。 展开更多
关键词 粒子优化 并行定向扰动 变异信息矩阵 混沌位置变异矩阵 序列二次规划
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基于CUDA的并行粒子群优化算法研究及实现 被引量:6
18
作者 陈风 田雨波 杨敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第9期263-268,共6页
应用图形处理器(GPU)来加速粒子群优化(PSO)算法并行计算时,为突出其加速性能,经常有文献以恶化CPU端PSO算法性能为代价。为了科学比较GPU-PSO算法和CPU-PSO算法的性能,提出用"有效加速比"作为算法的性能指标。文中给出的评... 应用图形处理器(GPU)来加速粒子群优化(PSO)算法并行计算时,为突出其加速性能,经常有文献以恶化CPU端PSO算法性能为代价。为了科学比较GPU-PSO算法和CPU-PSO算法的性能,提出用"有效加速比"作为算法的性能指标。文中给出的评价方法不需要CPU和GPU端粒子数相同,将GPU并行算法与最优CPU串行算法的性能作比较,以加速收敛到目标精度为准则,在统一计算设备架构(CUDA)下对多个基准测试函数进行了数值仿真实验。结果表明,在GPU上大幅增加粒子数能够加速PSO算法收敛到目标精度,与CPU-PSO相比,获得了10倍以上的"有效加速比"。 展开更多
关键词 粒子优化 并行计算 图形处理器 统一计算设备架构
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基于粒子群优化算法的并行模拟退火算法 被引量:4
19
作者 林娟 杜庆良 +1 位作者 杨辉 钟一文 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第7期886-896,共11页
针对模拟退火(simulated annealing,SA)算法收敛速度慢,随机采样策略缺乏记忆能力,算法内在的串行性使其具有并行化问题依赖等缺点,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的并行模拟退火算法。该算法利用粒子群优... 针对模拟退火(simulated annealing,SA)算法收敛速度慢,随机采样策略缺乏记忆能力,算法内在的串行性使其具有并行化问题依赖等缺点,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的并行模拟退火算法。该算法利用粒子群优化算法中个体的记忆功能引导算法在解空间中开展精细搜索,在反向学习算法基础上设计新的反向转动操作机制增加了算法的多样性,借助PSO的天然并行性克服了SA的并行问题依赖性,并在集群上实现了多Agent协同进化的改进算法。对Toy模型的蛋白质结构预测问题进行了仿真实验,结果表明该算法能有效提高求解问题的质量和效率。 展开更多
关键词 AGENT 模拟退火 粒子优化 反向学习 并行计算
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基于并行免疫粒子群算法的限流措施优化 被引量:3
20
作者 张思 黄民翔 陈丽莉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期15-19,56,共6页
针对电力系统限流措施优化问题不连续、非线性的特点,提出一种并行免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的自我调节机制引入粒子群算法,采用基于粒子相似度的选择机制,保证优化过程中粒子的多样性。根据粒子编码的特点引入疫苗接种概念,有... 针对电力系统限流措施优化问题不连续、非线性的特点,提出一种并行免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的自我调节机制引入粒子群算法,采用基于粒子相似度的选择机制,保证优化过程中粒子的多样性。根据粒子编码的特点引入疫苗接种概念,有效减少了粒子最优片段丢失的概率,保证算法的收敛精度和收敛速度。并在Matlab并行计算平台上实现免疫粒子群算法的并行化。算例表明该算法具有较强的全局优化能力和收敛稳定性,且计算时间短,有较强的实用意义。 展开更多
关键词 电力系统 限流措施 优化 免疫算法 粒子算法 免疫粒子算法 并行计算
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