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题名基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化
被引量：26
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作者
刘红文
张葛祥
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机构
西南交通大学电气工程学院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第12期35-38,50,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60702026)~~
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文摘
提出一种基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化方法。该方法借鉴量子计算的一些概念,采用量子比特对控制变量编码,这种编码方式能表示出许多可能的线性叠加态,从而更好地维持种群的多样性。同时利用搜索到的最佳个体信息更新量子门,加快了该方法的收敛速度,采用群体灾变策略防止该方法陷入"早熟"。分别采用线性规划算法、复合形算法、改进禁忌搜索算法、标准遗传算法、自适应遗传算法和该方法对IEEE6和IEEE30节点系统进行无功优化,实验结果表明,该方法全局寻优能力强、收敛速度快。
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关键词
电力系统
改进量子遗传算法(IQGA)
无功优化
量子比特
群体灾变策略
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Keywords
power system
improved quantum-inspired genetic algorithm （IQGA）
reactive power optimization
quantum bit
population catastrophe strategy
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分类号
TM735
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于改进遗传算法的移动机器人全局路径规划
被引量：28
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作者
徐兴
俞旭阳
赵芸
刘成星
吴祥
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机构
浙江科技学院机械与能源工程学院
浙江科技学院信息与电子工程学院
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期1659-1672,共14页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0126100)
浙江省重点研发计划资助项目(2019C54005)。
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文摘
针对遗传算法在路径规划中存在收敛速度过慢、极易早熟、非必要转向次数过多等问题,提出基于灾变策略的改进遗传算法。设计一种区域必经点选择策略产生优质初始种群来提高算法前期收敛速度;引入并改进灾变策略,防止早熟的同时增加种群多样性,以减小种群规模,提高计算速度;设计一种内嵌A^(*)算法的动态变异算子,以提高算法后期的局部搜索能力;采用多约束条件的适应度函数提高路径的平滑度。仿真结果证明,相比遗传算法、改进遗传算法、多种群自适应蚁群算法,所提改进算法能更好地避免早熟,并缩短寻路时间,从而搜索到更优的路径。最后将算法应用于机器人操作系统平台,通过导航试验证明改进算法有效可行,能显著提升移动机器人的稳定性和效率。
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关键词
移动机器人
路径规划
遗传算法
灾变策略
A*算法
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Keywords
mobile robot
path planning
genetic algorithms
catastrophe strategy
A*algorithm
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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