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一种新的启发式优化算法:学习搜索算法
被引量：
3
1
作者
欧阳海滨
高立群
王皓
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第3期559-565,共7页
基于学习的积极和消极现象,提出一种新的启发式智能优化算法:学习搜索算法(LSA).该算法设计了两种学习模式,一是积极模式,充分发挥当前最优学生的引导作用,使所有学生进行积极地学习,不断提升学识水平;二是消极模式,有效地吸收最差学生...
基于学习的积极和消极现象,提出一种新的启发式智能优化算法:学习搜索算法(LSA).该算法设计了两种学习模式,一是积极模式,充分发挥当前最优学生的引导作用,使所有学生进行积极地学习,不断提升学识水平;二是消极模式,有效地吸收最差学生所具有的优点,增强学习的全面性.利用这两种模式的结合,有效地均衡学习搜索算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了验证学习搜索算法的有效性,对几个经典基准函数进行了测试,结果表明,算法在整体上优于其他几个有发展潜力的启发式算法,具有更好的优化潜力.
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关键词
学习搜索算法
积极模式
消极模式
探索
优化潜力
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职称材料
基于类比的学习式搜索算法AMO,CLSA
被引量：
1
2
作者
蒋建东
陆玮琳
俞瑞钊
《计算机应用与软件》
CSCD
1997年第3期52-58,共7页
本文首先给出了学习式搜索的一个问题模型,然后在[5]中GLS搜索解题系统的基础上,本文描述了一个多目标学习搜索算法MO.GLSA,并对该算法作出了性能评价。最后,文中给出了一个基于类比的学习搜索算法AMO.GLSA。
关键词
学习搜索算法
类比
学习
可采纳性
AMO.GLSA
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职称材料
基于萤火虫扰动麻雀搜索算法-极限学习机的光伏阵列故障诊断方法研究
被引量：
20
3
作者
赵靖英
吴晶晶
+2 位作者
张雪辉
张文煜
姚帅亮
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1612-1622,共11页
光伏阵列具有随机性、间歇性输出特点,发生故障严重影响电力系统安全运行。针对有效表征不同程度局部阴影与雨天接地故障的故障特征量缺乏的问题,分析不同故障状态下光伏阵列运行特征,提出一种新的6维故障特征向量:开路电压Uoc、最大功...
光伏阵列具有随机性、间歇性输出特点,发生故障严重影响电力系统安全运行。针对有效表征不同程度局部阴影与雨天接地故障的故障特征量缺乏的问题,分析不同故障状态下光伏阵列运行特征,提出一种新的6维故障特征向量:开路电压Uoc、最大功率点电压Um与短路电流Isc、最大功率点电流Im分别表征短路与断路故障;U-I特性曲线二阶导数零点数表征局部阴影故障,并利用遗传模拟退火算法优化的模糊C均值聚类算法(the fuzzy C-means clustering algorithm optimized by the genetic simulated annealing algorithm,GSA-FCM)验证Um、Im表征不同程度局部阴影故障的有效性;并网电流总谐波畸变率表征雨天接地故障。引入萤火虫扰动的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm with firefly perturbation,FSSA)优化传统极限学习机(extreme learning machine,ELM),建立FSSA-ELM模型,解决传统故障诊断方法实现复杂、收敛速度慢的问题。基于现场数据驱动,建立考虑对地寄生电容的光伏系统仿真模型和实验平台,设计2种不同辐照度范围的仿真方案和实验方案进行方法验证,结果表明,FSSA-ELM模型结合ELM实现简单且FSSA收敛速度快的特点,利用6维故障特征向量,可准确识别光伏阵列故障类型。
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关键词
光伏阵列
故障诊断
并网电流总谐波畸变率
故障特征量
萤火虫扰动麻雀
搜索算法
–极限
学习
机
寄生电容
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职称材料
题名
一种新的启发式优化算法:学习搜索算法
被引量：
3
1
作者
欧阳海滨
高立群
王皓
机构
广东大学机械与电气工程学院
东北大学信息科学与工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第3期559-565,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61403174)资助
文摘
基于学习的积极和消极现象,提出一种新的启发式智能优化算法:学习搜索算法(LSA).该算法设计了两种学习模式,一是积极模式,充分发挥当前最优学生的引导作用,使所有学生进行积极地学习,不断提升学识水平;二是消极模式,有效地吸收最差学生所具有的优点,增强学习的全面性.利用这两种模式的结合,有效地均衡学习搜索算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了验证学习搜索算法的有效性,对几个经典基准函数进行了测试,结果表明,算法在整体上优于其他几个有发展潜力的启发式算法,具有更好的优化潜力.
关键词
学习搜索算法
积极模式
消极模式
探索
优化潜力
Keywords
learning search algorithm
positive pattern
negative pattern
exploration
optimization potential
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于类比的学习式搜索算法AMO,CLSA
被引量：
1
2
作者
蒋建东
陆玮琳
俞瑞钊
机构
浙江大学人工智能研究所
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
1997年第3期52-58,共7页
基金
国家自然科学基金
文摘
本文首先给出了学习式搜索的一个问题模型,然后在[5]中GLS搜索解题系统的基础上,本文描述了一个多目标学习搜索算法MO.GLSA,并对该算法作出了性能评价。最后,文中给出了一个基于类比的学习搜索算法AMO.GLSA。
关键词
学习搜索算法
类比
学习
可采纳性
AMO.GLSA
Keywords
Search algorithm, analogy learning, admissibility.
分类号
O229 [理学—运筹学与控制论]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于萤火虫扰动麻雀搜索算法-极限学习机的光伏阵列故障诊断方法研究
被引量：
20
3
作者
赵靖英
吴晶晶
张雪辉
张文煜
姚帅亮
机构
省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学)
国网冀北张家口风光储输新能源有限公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期1612-1622,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51377044)
河北省自然科学基金项目(E2019202481)。
文摘
光伏阵列具有随机性、间歇性输出特点,发生故障严重影响电力系统安全运行。针对有效表征不同程度局部阴影与雨天接地故障的故障特征量缺乏的问题,分析不同故障状态下光伏阵列运行特征,提出一种新的6维故障特征向量:开路电压Uoc、最大功率点电压Um与短路电流Isc、最大功率点电流Im分别表征短路与断路故障;U-I特性曲线二阶导数零点数表征局部阴影故障,并利用遗传模拟退火算法优化的模糊C均值聚类算法(the fuzzy C-means clustering algorithm optimized by the genetic simulated annealing algorithm,GSA-FCM)验证Um、Im表征不同程度局部阴影故障的有效性;并网电流总谐波畸变率表征雨天接地故障。引入萤火虫扰动的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm with firefly perturbation,FSSA)优化传统极限学习机(extreme learning machine,ELM),建立FSSA-ELM模型,解决传统故障诊断方法实现复杂、收敛速度慢的问题。基于现场数据驱动,建立考虑对地寄生电容的光伏系统仿真模型和实验平台,设计2种不同辐照度范围的仿真方案和实验方案进行方法验证,结果表明,FSSA-ELM模型结合ELM实现简单且FSSA收敛速度快的特点,利用6维故障特征向量,可准确识别光伏阵列故障类型。
关键词
光伏阵列
故障诊断
并网电流总谐波畸变率
故障特征量
萤火虫扰动麻雀
搜索算法
–极限
学习
机
寄生电容
Keywords
photovoltaic array
fault diagnosis
the total harmonic distortion rate of the grid-connected current
fault characteristic parameters
sparrow search algorithm with firefly perturbation-extreme learning machine
parasitic capacitance
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的启发式优化算法:学习搜索算法
欧阳海滨
高立群
王皓
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于类比的学习式搜索算法AMO,CLSA
蒋建东
陆玮琳
俞瑞钊
《计算机应用与软件》
CSCD
1997
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于萤火虫扰动麻雀搜索算法-极限学习机的光伏阵列故障诊断方法研究
赵靖英
吴晶晶
张雪辉
张文煜
姚帅亮
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2023
20
在线阅读
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职称材料
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