认知智能电网中改进樽海鞘群算法的资源分配算法

作     者：申红婷 

作者机构：贵州财经大学信息学院 

出 版 物：《电测与仪表》 (Electrical Measurement & Instrumentation)

年 卷 期：2022年

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：贵州省科学基金资助项目(黔科合基础1Y142) 

摘      要：针对智能电网中的频谱资源稀缺问题，利用认知无线电与智能电网融合技术提升智能电网中的频谱资源利用率。对于认知智能电网中最优化资源分配问题的求解，设计了一种混沌群精英领导者与黎曼流形的樽海鞘群算法。文章利用Halton序列混沌初始化樽海鞘种群，增强多样性，使算法快速锁定最优解范围；为避免领导者陷入局部最优，利用群体精英随机替换领导者位置更新，从而避免领导者陷入局部最优，提升领导者搜索能力。另外，提出融合黎曼流形和学生t分布变异策略，增强种群活跃度，克服算法在后期因群体聚集导致算法陷入局部最优缺陷。利用IEEE CEC基准函数集测试改进算法的有效性，并绘制曲线进行有效性分析；为将MCASSA算法应用到认知智能电网中的资源分配求解的应用潜力，以智能电网的最大化传输速率为目标进行对比分析，并比较分析用户的公平性和最大化效益。实验结果表明，MCASSA算法能有效提升认知智能电网的性能和资源利用率。