基于混合微分演化算法的配电网架结构智能规划 被引量：17

1

作者 刘军 刘自发 +2 位作者 黄伟 于晗 张建华 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期32-35,共4页

应用地理信息系统(GIS)和改进的微分演化(DE)算法组成混合微分演化(GDE)算法来进行配电网架结构的智能规划。该算法首先利用配电网络的地理特征,分阶段过滤明显不适合的线路,得到初步规划网络,随后利用DE算法收敛快速、鲁棒性强的特点,... 应用地理信息系统(GIS)和改进的微分演化(DE)算法组成混合微分演化(GDE)算法来进行配电网架结构的智能规划。该算法首先利用配电网络的地理特征,分阶段过滤明显不适合的线路,得到初步规划网络,随后利用DE算法收敛快速、鲁棒性强的特点,将其应用到优化计算中。为避免早熟,对传统DE算法进行了改进,利用解群转移策略在给定的条件下对解群进行分散处理,以跳出局部最优点,得到全局最优解。并给出了某省会城市的城区高压配电网规划算例。 展开更多

关键词 网架规划 地理信息系统 智能算法 微分演化算法

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桁架尺寸优化微分演化算法 被引量：4

2

作者 唐和生 范德伟 +1 位作者 王兆亮 薛松涛 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期13-18,共6页

为了解决带有应力约束和位移约束桁架结构的尺寸优化问题,将微分演化(Differential Evolution,DE)算法应用于桁架结构的尺寸优化设计.介绍了DE算法的基本原理及其进化策略,给出了桁架结构优化的数学模型.对几个经典问题进行了求解,并与... 为了解决带有应力约束和位移约束桁架结构的尺寸优化问题,将微分演化(Differential Evolution,DE)算法应用于桁架结构的尺寸优化设计.介绍了DE算法的基本原理及其进化策略,给出了桁架结构优化的数学模型.对几个经典问题进行了求解,并与其他优化算法进行了比较.数值结果表明了DE算法收敛特性好、稳定性高,可以有效地用于桁架结构的尺寸优化设计. 展开更多

关键词 结构 微分演化 桁架结构 尺寸优化

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微分演化算法在桁架形状优化中的应用 被引量：9

3

作者 唐和生 王兆亮 薛松涛 《土木建筑与环境工程》 CSCD 北大核心 2010年第1期42-50,106,共10页

为了获得全局最优和解决具有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架形状优化问题中2类不同设计变量耦合给优化带来的困难,将1种新型智能优化算法——微分演化(Differential Evolution,DE)应用于桁架结构的形状优化问题中。给出了... 为了获得全局最优和解决具有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架形状优化问题中2类不同设计变量耦合给优化带来的困难,将1种新型智能优化算法——微分演化(Differential Evolution,DE)应用于桁架结构的形状优化问题中。给出了考虑节点坐标和截面面积两类不同性质的设计变量的桁架结构优化的数学模型,并对几个经典的桁架结构进行优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较。数值结果表明了DE算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计。 展开更多

关键词 微分演化 全局最优 形状优化 桁架结构 数字模型 变量耦合

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结构可靠性优化设计的证据理论和微分演化方法 被引量：4

4

作者 唐和生 苏瑜 +1 位作者 薛松涛 邓立新 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期33-38,共6页

采用证据理论作为传统概率的替代方法处理不精确的数据信息,提出了基于证据理论的可靠性优化设计方法.该方法针对给定的失效概率许用值Pf,通过计算证据理论的不确定测度Pl(F),以Pl(F)<Pf作为可靠性约束条件的替代模型进行可靠性优化... 采用证据理论作为传统概率的替代方法处理不精确的数据信息,提出了基于证据理论的可靠性优化设计方法.该方法针对给定的失效概率许用值Pf,通过计算证据理论的不确定测度Pl(F),以Pl(F)<Pf作为可靠性约束条件的替代模型进行可靠性优化设计.为了降低基于证据理论不确定量化分析的计算成本,引入微分演化优化算法计算区间边界值.以典型桁架结构形状优化问题为例,验证了所提出方法的准确性和有效性. 展开更多

关键词 证据理论 微分演化 可靠性优化设计 形状优化

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桁架结构可靠性优化设计的微分演化算法 被引量：4

5

作者 胡长远 唐和生 +1 位作者 薛松涛 邓立新 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期234-238,243,共6页

针对不确定性往往成为结构设计和可靠性分析的关键因素,并左右设计决策,在结构优化设计中考虑物理参数、几何尺寸和外荷载的不确定性,将其视为随机变数,提出了一种基于微分演化算法的求解不确定性问题的结构可靠性优化设计方法.以节点... 针对不确定性往往成为结构设计和可靠性分析的关键因素,并左右设计决策,在结构优化设计中考虑物理参数、几何尺寸和外荷载的不确定性,将其视为随机变数,提出了一种基于微分演化算法的求解不确定性问题的结构可靠性优化设计方法.以节点坐标和杆件截面面积为设计变量,结构重量极小化为目标函数,建立了基于可靠度约束的桁架形状优化数学模型,并对典型桁架进行形状优化,分析了不同可靠度指标和变异系数对优化结果的影响.结果表明:该分析方法能够充分发挥微分演化算法的优势,可以有效地进行基于可靠度的桁架结构形状优化设计. 展开更多

关键词 桁架结构 微分演化 可靠性约束 形状优化 不确定性

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基于证据理论和微分演化的结构不确定分析 被引量：3

6

作者 唐和生 邓立新 +1 位作者 胡长远 薛松涛 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期325-330,337,共7页

采用证据理论作为传统概率理论的替代方法来处理不精确的数据.为了降低基于证据理论不确定量化分析的计算成本,提出了基于微分演化的区间优化算法来计算边界值.以典型桁架结构的偶然不确定和认知不确定问题为例验证所提出方法的准确性... 采用证据理论作为传统概率理论的替代方法来处理不精确的数据.为了降低基于证据理论不确定量化分析的计算成本,提出了基于微分演化的区间优化算法来计算边界值.以典型桁架结构的偶然不确定和认知不确定问题为例验证所提出方法的准确性和有效性. 展开更多

关键词 证据理论 认知不确定 微分演化 不确定分析 桁架结构

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基于模糊微分演化算法的配电网综合规划 被引量：4

7

作者 刘军 张建华 赵江河 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期40-44,共5页

针对配电网综合规划问题提出一种模糊微分演化算法。设计了模糊控制器来自适应调整演化参数中的变异缩放因子和交叉概率常数,避免了迭代陷入局部最优解,同时加快了演化速度。为避免盲目搜索设计了一种保持配电网辐射约束的初始化染色体... 针对配电网综合规划问题提出一种模糊微分演化算法。设计了模糊控制器来自适应调整演化参数中的变异缩放因子和交叉概率常数,避免了迭代陷入局部最优解,同时加快了演化速度。为避免盲目搜索设计了一种保持配电网辐射约束的初始化染色体编码方法,并对演化过程产生的不可行个体的修复代价进行估计,尽可能修复成可行个体。在潮流校验时,将网络拓扑分析得到的母线支路编号直接用于潮流计算,并尽量将结线分析限制在结构发生变化的馈线及与该馈线相关的电气岛内。对IEEE50节点算例系统的仿真分析表明,文中算法能有效提高收敛速度并明显改善收敛性能。 展开更多

关键词 配电网 综合规划 微分演化算法 模糊控制器

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基于微分演化的PSO参数选择策略 被引量：1

8

作者 窦全胜 周春光 +1 位作者 张忠波 刘小华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第4期228-230,共3页

粒子群优化方法(Particle Swarm Opti mization,PSO)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群体智能(Swarm Intelligence)的演化计算技术,用于求解各类优化问题。PSO方法通过各种参数控制粒子的运行轨迹,并对参数设置有很强的敏... 粒子群优化方法(Particle Swarm Opti mization,PSO)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群体智能(Swarm Intelligence)的演化计算技术,用于求解各类优化问题。PSO方法通过各种参数控制粒子的运行轨迹,并对参数设置有很强的敏感性。因此,如何为PSO方法选择最优的参数是PSO方法的关键。本文提出了一种不依赖个人经验的参数选则策略,针对特定问题,将PSO方法的性能表示成参数的函数,从而将参数选择问题转变成函数优化问题。采用微分演化(Differential Evolution,DE)方法对该函数进行优化,来确定PSO的最佳参数,收到了较好的效果。 展开更多

关键词 粒子群方法 微分演化 PSO 参数选择

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微分演化算法在结构参数识别中的应用 被引量：1

9

作者 唐和生 周进 +1 位作者 薛松涛 范存新 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期42-46,共5页

基于微分演化算法(Differential Evolution,DE)提出一种新的结构参数识别方法。通过对参数识别反问题转化为一个优化问题,根据实际观测结构响应数据与数值模型系统输出之间的差异建立识别问题的目标函数。利用DE求解该目标函数的全局最... 基于微分演化算法(Differential Evolution,DE)提出一种新的结构参数识别方法。通过对参数识别反问题转化为一个优化问题,根据实际观测结构响应数据与数值模型系统输出之间的差异建立识别问题的目标函数。利用DE求解该目标函数的全局最小,从而得到最优参数解。DE算法是一种新颖的随机搜索进化算法,通过采取全局优化的策略确保算法得到合理的解。DE算法具有算法简单、编程计算方便、同时收敛速度快、计算结果精度高、和鲁棒性强的优点。通过数值模拟及该识别方法在真实结构参数识别中的应用验证该方法的有效性。 展开更多

关键词 微分演化 参数识别 优化

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桁架结构多目标优化的微分演化算法 被引量：1

10

作者 胡长远 唐和生 +1 位作者 薛松涛 苏瑜 《燕山大学学报》 CAS 2013年第3期265-269,共5页

为了解决带有约束的桁架结构的多目标优化问题,本文采用了一种基于微分演化的多目标优化(DEMO)方法。DEMO方法采用多目标优化进化算法中Pareto和拥挤距离排序机制,并保留了DE算法的优点。为了验证DEMO算法的可行性和有效性,对经典桁架... 为了解决带有约束的桁架结构的多目标优化问题,本文采用了一种基于微分演化的多目标优化(DEMO)方法。DEMO方法采用多目标优化进化算法中Pareto和拥挤距离排序机制,并保留了DE算法的优点。为了验证DEMO算法的可行性和有效性,对经典桁架进行尺寸优化,并与其他优化方法进行了比较,数值结果表明DEMO算法性能比其他算法要好,其所得的解具有更好的多样性、均匀性和收敛性。 展开更多

关键词 微分演化 多目标优化 非支配排序 桁架结构

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基于思维进化算法的常微分方程组演化建模 被引量：4

11

作者 查凯 介婧 曾建潮 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第5期539-543,550,共6页

在基本的思维进化算法(Mind Evolutionary Computation, 原名Mind-Evolution-Based Machine Learning)框架[1]的基础上,吸取遗传规划(GP)中的树形编码思想,提出了利用树结构进行信息抽取的方法,进而实现了用于常微分方程组演化建模的趋... 在基本的思维进化算法(Mind Evolutionary Computation, 原名Mind-Evolution-Based Machine Learning)框架[1]的基础上,吸取遗传规划(GP)中的树形编码思想,提出了利用树结构进行信息抽取的方法,进而实现了用于常微分方程组演化建模的趋同、异化算子,并获取了优良的效果,使MEC在非数值优化领域中得到了进一步应用。最后的仿真实例的结果表明,同GP方法[2]比较,MEC方法具有计算速度快、建模结果优和全局搜索性能好等明显优点。 展开更多

关键词 思维进化算法 常微分方程组演化建模 遗传规划 数值计算

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含新能源发电的电动汽车充电站充电功率在线优化策略研究 被引量：3

12

作者 周卓 芦翔 +3 位作者 刘海涛 祁升龙 韩韬 王青 《电测与仪表》 北大核心 2024年第2期101-107,共7页

针对含新能源发电系统的电动汽车充电站充电功率优化问题,提出了一种充电功率在线实时优化策略,依据新能源发电出力及电动汽车当前状态信息动态调整未来24 h内充电站各充电桩充电功率,该在线优化策略依据电动汽车充电负荷特点,在初始化... 针对含新能源发电系统的电动汽车充电站充电功率优化问题,提出了一种充电功率在线实时优化策略,依据新能源发电出力及电动汽车当前状态信息动态调整未来24 h内充电站各充电桩充电功率,该在线优化策略依据电动汽车充电负荷特点,在初始化阶段利用基于状态依赖的决策向量分类方法,降低了每次优化待优化矩阵维度;在优化过程中利用微分演化算法,分别对有效决策向量组合以及决策向量进行优化,旨在快速、准确地对充电站中各充电桩未来24 h内的充电计划进行实时优化。该优化策略对降低充电站运行成本、改善因电动车充电引起的负荷波动具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 电动汽车 电动汽车充电站 新能源发电 充电功率在线优化 决策变量分类 微分演化算法

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结构固有频率不确定分析的证据理论方法 被引量：3

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作者 李大伟 唐和生 +1 位作者 姚雯 薛松涛 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期904-912,共9页

结构参数的不确定性导致结构固有频率的不确定性。针对结构动力特性分析中存在的认知不确定,提出一种基于证据理论的不确定量化及灵敏度分析方法。利用证据理论刻画结构参数(如材料属性、几何特征、荷载分布)的不确定性。将基于优化算... 结构参数的不确定性导致结构固有频率的不确定性。针对结构动力特性分析中存在的认知不确定,提出一种基于证据理论的不确定量化及灵敏度分析方法。利用证据理论刻画结构参数(如材料属性、几何特征、荷载分布)的不确定性。将基于优化算法的区间分析策略应用于不确定结构的模态分析,研究了结构参数中认知不确定对结构固有频率的影响。提出基于焦元区间变化比的敏感性分析框架判别不确定结构参数对结构固有频率的重要程度。最后,通过一个平面桁架的动力特性分析,验证了所提方法的适用性和有效性。 展开更多

关键词 结构动力特性 认知不确定 证据理论 微分演化算法 敏感性分析

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钢纤维自密实混凝土疲劳寿命预测不确定分析的证据理论方法 被引量：4

14

作者 唐和生 陈杉杉 薛松涛 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1729-1734,共6页

针对钢纤维自密实混凝土疲劳寿命预测中存在诸如材料参数、试验数据、模型不确定等各种不确定性来源,造成疲劳寿命预测困难、预测不准确等问题,本文建立了基于S-N曲线的混凝土疲劳寿命预测不确定性模型,考虑模型参数的认知不确定性,提... 针对钢纤维自密实混凝土疲劳寿命预测中存在诸如材料参数、试验数据、模型不确定等各种不确定性来源,造成疲劳寿命预测困难、预测不准确等问题,本文建立了基于S-N曲线的混凝土疲劳寿命预测不确定性模型,考虑模型参数的认知不确定性,提出了一种基于证据理论的混凝土疲劳寿命预测不确定性分析方法。选取0.5%钢纤维掺量的钢纤维自密实混凝土弯曲疲劳试验数据,采用证据理论和微分演化算法来完成各级应力水平下不确定性的量化和传播;通过与实际疲劳寿命和概率理论方法的预测结果进行比较分析,验证了该方法对钢纤维自密实混凝土疲劳寿命预测不确定性分析的有效性和可行性。 展开更多

关键词 钢纤维自密实混凝土 疲劳寿命 不确定性 预测模型 证据理论 微分演化

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乘波体压缩面变化对其气动性能影响分析 被引量：2

15

作者 崔凯 徐应洲 +1 位作者 肖尧 李广利 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期75-83,共9页

乘波体是一种利用激波包裹特性获得高升阻比的高速飞行器构型.已有研究中,乘波体气动性能的改善主要依赖于给定源流场条件下的前缘型线优化.本文采用数值优化和计算流体力学模拟为主要手段分析了乘波体压缩面变化对其气动性能的影响,以... 乘波体是一种利用激波包裹特性获得高升阻比的高速飞行器构型.已有研究中,乘波体气动性能的改善主要依赖于给定源流场条件下的前缘型线优化.本文采用数值优化和计算流体力学模拟为主要手段分析了乘波体压缩面变化对其气动性能的影响,以期有效拓展乘波体的设计空间.主要内容如下:首先给出了一种基于表面局部变形的乘波体设计方法.其次结合运用增量修正参数化方法、计算流体力学分析和微分演化算法构造了乘波体压缩面外形气动优化设计流程,以一种椭圆锥形流场生成的乘波体作为基准构型开展了无黏优化.之后从优化结果中选择升阻比递增的6个典型构型进行前缘钝化处理后,基于N-S方程对其气动性能进行了评估.最后综合依据无黏/黏性计算结果分析了乘波体压缩面变化对其气动性能的影响.结果表明该部分形状的改变对乘波体气动性能影响十分明显,在升力面积不变的条件下,乘波体压缩面形状变化可导致其升阻比出现成倍变化,即使在升力不减条件下,升阻比较基准构型也可获得超过14%的提升.此外,还可导致乘波体相对压心系数出现明显偏移. 展开更多

关键词 乘波体 优化设计 增量参数化方法 微分演化算法 计算流体力学

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