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电力系统无功规划优化的变尺度混沌优化算法

继电器 2007年第2期35卷 33-39页

作者：蒋志平唐国庆东南大学电气工程系

选择无功设备投资和系统有功网损的综合费用最小作为目标函数,同时考虑满足电压水平来探讨无功规划优化问题。无功优化前,首先用模态分析法确定系统的薄弱节点作为候选补偿点,用电压越限筛选确定最大补偿容量,然后用无功优化模型决定候... 详细信息

选择无功设备投资和系统有功网损的综合费用最小作为目标函数,同时考虑满足电压水平来探讨无功规划优化问题。无功优化前,首先用模态分析法确定系统的薄弱节点作为候选补偿点,用电压越限筛选确定最大补偿容量,然后用无功优化模型决定候选补偿点应加装的无功补偿容量。介绍了变尺度混沌优化算法,该算法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度,从而有较高的搜索效率。IEEE14节点系统的仿真计算验证了算法的有效性,算法对初值的敏感性也进行了探讨。

关键词：电力系统无功规划模态分析变尺度混沌优化算法

基于变尺度混沌算法的混联水电站水库群优化调度

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水力发电学报 2010年第1期29卷 66-71页

作者：芮钧梁伟陈守伦何春元河海大学水电学院南京210098 河海大学常州校区数理部常州213022

提出一种求解混联水电站水库群中长期优化调度问题的方法—变尺度混沌优化算法(Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA)。算法利用混沌运动的内在随机性、遍历性和规律性来寻找混联水电站水库群中长期最优调度计划。算法... 详细信息

提出一种求解混联水电站水库群中长期优化调度问题的方法—变尺度混沌优化算法(Mutative Scale Chaos Optimization Algorithm,MSCOA)。算法利用混沌运动的内在随机性、遍历性和规律性来寻找混联水电站水库群中长期最优调度计划。算法利用混沌运动的特点,将混沌变量映射到待寻优变量区间,通过尺度变换不断缩小优化变量的搜索空间,利用改变"二次搜索"的调节系数提高搜索精度以获取全局最优解。实例计算结果表明,算法可以求解具有复杂约束条件的非线性混联水电站水库群优化调度问题。算法求解精度高、收敛速度快,为解决混联水电站水库群中长期优化调度问题提供了一种新的方法。

关键词：混联水电站水库群优化调度变尺度混沌优化算法最优解

基于变尺度混沌理论与免疫遗传算法的电力系统无功优化

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电网技术 2008年第20期32卷 77-80页

作者：张利生马安叶卫华内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古自治区呼和浩特市010020 晋城供电公司山西省晋城市048000 中国电力科学研究院北京市海淀区100192

提出一种基于变尺度混沌理论与免疫遗传算法的混合智能无功优化算法。该算法利用混沌变量的遍历性、随机性和规律性特点,将混沌运动自身的遍历区域变换成优化变量的取值范围,通过对整个解空间进行考察实现了可行域内的全局优化搜索。同... 详细信息

提出一种基于变尺度混沌理论与免疫遗传算法的混合智能无功优化算法。该算法利用混沌变量的遍历性、随机性和规律性特点,将混沌运动自身的遍历区域变换成优化变量的取值范围,通过对整个解空间进行考察实现了可行域内的全局优化搜索。同时通过变尺度方法不断缩小优化变量的搜索范围来实现局部细化搜索,从而增强混沌局部搜索能力,加快解的收敛速度,提高解的精度。文章最后以某地区实际电网为例,分别采用免疫遗传算法和混合智能算法对其进行无功优化计算,结果表明本文提出的混合智能算法在计算速度和全局收敛性方面有很大的提高。

关键词：免疫遗传算法无功优化混合智能算法变尺度混沌优化算法

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变尺度混沌算法的BP网络优化

计算机应用研究 2011年第4期28卷 1257-1259页

作者：刘琼荪孙喜波重庆大学数学与统计学院重庆401331

采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值;此外,进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法... 详细信息

采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值;此外,进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法,能有效缩短单一的变尺度混沌优化BP算法的训练时间。仿真结果表明,改进的BP神经网络具有实现简单、寻优性强和优化效率高等特点。

关键词：误差反向传播算法梯度下降法局部极小混沌优化变尺度混沌优化算法

改进的变尺度优化算法在节水灌溉制度优化设计中的应用

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水土保持研究 2008年第1期15卷 219-222页

作者：王红霞卢文喜韩晓明贾小丰陈伟韦水利部山西水利水电勘测设计研究院太原030024 吉林大学环境与资源学院长春130026 中港二航局三公司江苏镇江212003

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化... 详细信息

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化设计的精度与速度。

关键词：变尺度混沌优化算法灌溉制度动态规划

改进的变尺度优化算法在节水灌溉制度优化设计中的应用

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水土保持研究 2007年第4期14卷 134-136,140页

作者：王红霞卢文喜韩晓明贾小丰陈伟韦吉林大学环境与资源学院长春130026 中港二航局三公司江苏镇江212003

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明了改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优... 详细信息

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明了改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化设计的精度与速度。

关键词：变尺度混沌优化算法灌溉制度动态规划

维普期刊数据库评论

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两种改进混沌优化算法的分析与应用

两种改进混沌优化算法的分析与应用

第十一届全国非线性振动学术会议暨第八届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议

作者：韩芳陆启韶北京航空航天大学理学院

本文对两种典型的混沌优化算法加以改进,数值仿真结果表明改进有效。文章进一步详细分析了改进算法的性能,得到了某些规律性的结论,然后将其应用于经济负荷分配问题,结果表明改进算法可以有效地指导工程实践。本文对混沌优化方法今后的... 详细信息

本文对两种典型的混沌优化算法加以改进,数值仿真结果表明改进有效。文章进一步详细分析了改进算法的性能,得到了某些规律性的结论,然后将其应用于经济负荷分配问题,结果表明改进算法可以有效地指导工程实践。本文对混沌优化方法今后的研究具有一定的参考价值。

关键词：混沌优化变尺度混沌优化算法混沌随机优化算法经济负荷分配

来源： cnki会议 cnki会议评论

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基于混沌优化和二值互信息的快速模板匹配

电光与控制 2010年第1期17卷 40-43页

作者：田斐李海军南阳理工学院电子系河南南阳473004 中国电工技术学会北京100823

针对模板匹配方法中速度、精度和鲁棒性不能兼顾这一问题,提出一种新的模板匹配方法。新方法使用互信息作为图像的相似性测度,并通过图像的二值化,理论上将互信息的计算速度提高到原来的约14.7倍;新方法对改进的变尺度混沌优化算法(EMSC... 详细信息

针对模板匹配方法中速度、精度和鲁棒性不能兼顾这一问题,提出一种新的模板匹配方法。新方法使用互信息作为图像的相似性测度,并通过图像的二值化,理论上将互信息的计算速度提高到原来的约14.7倍;新方法对改进的变尺度混沌优化算法(EMSCOA)进一步改进。大量模板匹配实验表明新改进的EMSCOA算法(称为EEMSCOA),在模板匹配领域比原算法(EMSCOA)提高了约9倍的速度;同时焊缝焊接及其他实验也表明,所提的基于混沌优化和二值互信息的快速模板匹配方法,能够克服倾斜、遮挡、形变等干扰,快速、准确地找到最优匹配点,因此所提算法是实用有效的。

关键词：图像处理模板匹配二值互信息变尺度混沌优化算法

BP神经网络算法与其它算法的融合研究及应用

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BP神经网络算法与其它算法的融合研究及应用

作者：孙喜波重庆大学

学位级别：硕士

作为人工智能的重要组成部分,人工神经网络有较大的应用潜力。本文在阐述了神经网络的基本原理、发展及其应用的基础上,主要研究了BP神经网络算法与其它优化算法融合的改进。 BP神经网络是多层前向神经网络的一种,也是人工神经网络... 详细信息

作为人工智能的重要组成部分,人工神经网络有较大的应用潜力。本文在阐述了神经网络的基本原理、发展及其应用的基础上,主要研究了BP神经网络算法与其它优化算法融合的改进。 BP神经网络是多层前向神经网络的一种,也是人工神经网络模型中最典型、应用最广泛的一种网络模型。它能以任意精度逼近任意非线性函数,具有良好的逼近性能,并且结构简单,是一种性能优良的神经网络。本论文对BP算法作了较为深入的研究,针对一般BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,从优化算法和BP算法融合的角度进行改进,提出了三种改进方法:变尺度混沌-BP算法1和算法2（MSC-BP 1和MSC-BP 2 ）和混沌粒子群-BP算法（即MCPSO-BP算法）。 MSC-BP1算法是采用变尺度混沌优化方法代替BP算法中的梯度下降法,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,它克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值。 MSC-BP2混合算法是进一步将MSC-BP1算法与梯度下降法交替使用和有机结合,它能有效缩短单一的变尺度混沌优化BP算法的训练时间。仿真结果表明,改进的BP神经网络具有实现简单、寻优性强和优化效率高等特点。 MCPSO-BP算法是改进混沌粒子群算法（MCPSO）与BP算法的融合算法,该算法综合了改进粒子群算法全局寻优的高效性,混沌算法局部搜索的遍历性和BP算法快速的局部搜索能力的优点。仿真结果表明,MCPSO-BP算法网络结构简单,收敛速度快,并具有良好的逼近能力和泛化能力。

关键词： BP算法梯度下降法混沌变尺度混沌优化算法粒子群优化算法