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M-精英协同进化分子动理论优化算法

通信学报 2015年第7期36卷 144-152页

作者：范朝冬章兢易灵芝湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

提出了一种M-精英协同进化分子动理论优化算法(MECKMTOA,M-elite coevolutionary KMTOA)。该算法基于M个精英以尽量避免发生错误引导,通过精英间的学习与协作提高算法的收敛精度,采用新型的波动算子防止算法陷入按维早熟。测试结果表明,... 详细信息

提出了一种M-精英协同进化分子动理论优化算法(MECKMTOA,M-elite coevolutionary KMTOA)。该算法基于M个精英以尽量避免发生错误引导,通过精英间的学习与协作提高算法的收敛精度,采用新型的波动算子防止算法陷入按维早熟。测试结果表明,MECKMTOA在求解精度、算法稳定性、高维函数求解等方面均表现出良好性能。

关键词：优化算法分子动理论优化算法函数优化精英策略协同进化

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弱连接多子群分子动理论优化算法

控制理论与应用 2019年第1期36卷 108-119页

作者：范朝冬刘颖南章兢易灵芝肖乐意湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105 广西高校复杂系统与智能计算重点实验室广西南宁530006 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

针对分子动理论优化算法拓扑结构与"群集"现象的不足,提出了一种弱连接多子群分子动理论优化算法.该算法分为上下两层,下层由一系列分子子群执行启发式快速搜索,以提高算法的收敛速度;上层中的混沌扰动子群基于混沌扰动机制,以便停滞状... 详细信息

针对分子动理论优化算法拓扑结构与"群集"现象的不足,提出了一种弱连接多子群分子动理论优化算法.该算法分为上下两层,下层由一系列分子子群执行启发式快速搜索,以提高算法的收敛速度;上层中的混沌扰动子群基于混沌扰动机制,以便停滞状态的分子子群能跳出局部极值;上层中的免疫局部学习子群选取下层中的部分优秀个体进行局部学习,以实现精细化搜索而提高算法的收敛精度.仿真结果表明,该算法在寻优精度、收敛速度以及求解偏移函数等方面均有良好的性能.

关键词：分子动理论优化算法多子群弱连接群集现象混沌扰动

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双种群分子动理论优化算法

计算机工程与科学 2018年第4期40卷 723-730页

作者：范朝冬任柯易灵芝肖乐意朱彪明李杰湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082

针对传统分子动理论优化算法存在寻优精度差、易陷入局部极值等不足,提出了一种双种群分子动理论优化算法。该算法将种群分为精英和普通两个子群:普通子群采用传统分子动理论优化算法搜索策略进行大范围搜索,而精英子群则通过协同合作... 详细信息

针对传统分子动理论优化算法存在寻优精度差、易陷入局部极值等不足,提出了一种双种群分子动理论优化算法。该算法将种群分为精英和普通两个子群:普通子群采用传统分子动理论优化算法搜索策略进行大范围搜索,而精英子群则通过协同合作实现精细化搜索,以提高算法收敛精度;基于个体迁移实现子群间的信息交流,两个子群通过分工合作共同完成搜索过程。实验结果表明:改进算法在收敛速度、精度和算法稳定性等方面都有明显改善。

关键词：分子动理论优化算法双种群波动算子局部极值

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基于结晶过程的分子动理论优化算法

计算机工程与科学 2017年第9期39卷 1774-1780页

作者：易灵芝朱彪明范朝冬任柯李杰肖乐意智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学) 湖南湘潭411105 湖南省"风电装备与电能变化"2011协同创新中心湖南湘潭411105 湘潭大学艺术学院湖南湘潭411105

针对分子动理论优化算法(KMTOA)存在易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出一种基于结晶过程的分子动理论优化算法(C-KMTOA)。该算法通过模拟结晶过程设计了一种分离算子,该算子将种群分为最优个体、优秀个体、较差个体三个子群,并通... 详细信息

针对分子动理论优化算法(KMTOA)存在易陷入局部最优、寻优精度低等问题,提出一种基于结晶过程的分子动理论优化算法(C-KMTOA)。该算法通过模拟结晶过程设计了一种分离算子,该算子将种群分为最优个体、优秀个体、较差个体三个子群,并通过引导操作使较差个体向优秀个体附近移动、优秀个体向最优个体附近移动,从而使搜索范围快速缩小到最优解附近。实验结果表明,该算法在优化精度、动态性能等方面均优于GA、DE、QPSO和KMTOA。

关键词：函数优化分子动理论优化算法最优解分离算子

改进分子动理论优化算法及其在无功优化中的应用研究

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改进分子动理论优化算法及其在无功优化中的应用研究

作者：朱彪明湘潭大学

学位级别：硕士

优化问题一直是科研和工程应用中的热门问题,寻求一种简单、高效、快速的优化方法求解工程中的难题十分重要。而智能优化算法因具有实现简单、寻优效果好、收敛速度快等优点,得到学者们的广泛关注。电力系统中无功功率分布不合理时,不... 详细信息

优化问题一直是科研和工程应用中的热门问题,寻求一种简单、高效、快速的优化方法求解工程中的难题十分重要。而智能优化算法因具有实现简单、寻优效果好、收敛速度快等优点,得到学者们的广泛关注。电力系统中无功功率分布不合理时,不仅影响电压质量,而且使电网不稳定,无法保障其安全运行。无功优化是一种提高电力系统安全性,降低网络损耗的重要手段,因此研究该问题具有重要意义,但其具有多约束、非线性、多变量等特点,采用传统数学方法求解效果不理想,需选取智能优化算法求解。本文综合分析各智能优化算法的特点,选取分子动理论优化算法作为研究对象,并分析其优势及不足,提出了两种改进策略;最后,将改进算法应用于无功优化中。首先对分子动理论优化算法(kinetic-molecular theory optimization algorithm,KMTOA)的相关原理和运行机制进行深入研究,包括个体间的吸引、排斥及波动机制,最优个体引导种群个体移动原理等。针对其缺乏局部搜索机制,可能发生错误引导,求解精度有待提高等不足,将物理结晶过程和教学过程引入分子动理论优化算法,提出两种改进方法,分别是基于结晶过程的分子动理论优化算法(kinetic-molecular theory optimization algorithm based on crystallizing process,C-KMTOA)、基于教学过程的分子动理论优化算法(kinetic-molecular theory optimization algorithm based on teaching-learning process,TL-KMTOA)。其中,C-KMTOA通过模拟物理结晶过程设计了一种分离算子,该算子将种群分为最优个体、优秀个体、较差个体三个子群,并通过引导操作使较差个体向优秀个体附近移动、优秀个体向最优个体附近移动,从而使搜索范围快速缩小到最优解附近;TL-KMTOA通过综合教学过程,在寻优过程中,最优个体可以引导子群中的个体向最优解靠近,子群中的个体亦可相互学习提高其适应值,同时,适应值较差的个体可以通过反馈作用向最优个体进行二次学习来提高其适应值。为了验证C-KMTOA和TL-KMTOA的有效性,将算法在经典测试函数上进行仿真,实验结果表明,两种改进算法在收敛速度、求解精度等方面均表现出一定优势。其次,将两种改进分子动理论优化算法应用于无功优化中。分析了求解思路,给出详细的计算步骤,并在IEEE-14、IEEE-30、IEEE-118节点标准测试系统上进行无功优化仿真实验。实验结果表明,C-KMTOA、TL-KMTOA算法对目标函数的优化均取得较好的效果,降低了网损,提高电能质量,求解效果优于KMTOA、PSO、DE、TLBO等算法。本文针对KMTOA算法存在的缺陷,提出了C-KMTOA、TL-KMTOA两种改进算法,均能提升解的精度,避免算法陷入局部极值。最后将改进算法应用于无功优化中,并通过三个算例验证其可行性与实用性。

关键词：智能优化算法无功优化电压控制分子动理论优化算法结晶过程基准函数优化教学过程

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基于分子动理论优化算法的最优潮流计算

萍乡学院学报 2015年第3期32卷 96-99页

作者：朱彪明范朝冬周彦吉湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105

最优潮流是一个离散的、非线性化、规模庞大的问题。用传统的方法求解时会存在收敛速度慢、局部收敛等问题。本文用分子动理论优化算法来求解最优潮流。并通过IEEE14节点系统对该算法进行测试,由测试结果可知,该算法收敛精度高、寻优能... 详细信息

最优潮流是一个离散的、非线性化、规模庞大的问题。用传统的方法求解时会存在收敛速度慢、局部收敛等问题。本文用分子动理论优化算法来求解最优潮流。并通过IEEE14节点系统对该算法进行测试,由测试结果可知,该算法收敛精度高、寻优能力强。

关键词：分子动理论优化算法最优潮流 IEEE14节点系统

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基于分子动理论算法的三电平逆变器谐波优化

电源学报 2017年第6期15卷 101-107页

作者：易灵芝李真贵范朝冬梁湘湘马文斌智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学) 湘潭411105 湖南省"风电装备与电能变换"2011协同创新中心湘潭411105 南车株洲电机有限公司株洲412001

在许多大功率交流传动场合下,开关损耗大。为了降低开关损耗,提高逆变器效率,开关频率一般限制在1 kHz以下,导致牵引逆变器中含有大量的谐波。以应用于大功率电力机车的三电平逆变器为特定的研究对象,建立了三电平逆变器最小相电流总谐... 详细信息

在许多大功率交流传动场合下,开关损耗大。为了降低开关损耗,提高逆变器效率,开关频率一般限制在1 kHz以下,导致牵引逆变器中含有大量的谐波。以应用于大功率电力机车的三电平逆变器为特定的研究对象,建立了三电平逆变器最小相电流总谐波畸变率谐波优化模型。采用分子动理论优化算法求解模型时施加了消除窄脉冲算法,完成全调制范围、多种脉波条件下优化函数的求解。与传统SPWM和SHEPWM比较,MMTPWM具有良好的谐波优化效果。最后,通过仿真实验和硬件实验结果验证了理论分析的正确性。

关键词：牵引逆变器谐波优化分子动理论优化算法脉宽调制(PWM) 总谐波畸变率

分子动理论改进算法及其在光伏电池模型参数辨识中的应用

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分子动理论改进算法及其在光伏电池模型参数辨识中的应用

作者：郑宁军湘潭大学

学位级别：硕士

光伏电池模型参数的快速准确辨识在光伏阵列的输出功率预测、最大功率点跟踪以及电池故障模型的特性研究方面具有非常重要的工程意义。传统的数值分析算法在系统参数辨识时的辨识精确受参数初值影响较大,而智能优化算法通常不借助于某... 详细信息

光伏电池模型参数的快速准确辨识在光伏阵列的输出功率预测、最大功率点跟踪以及电池故障模型的特性研究方面具有非常重要的工程意义。传统的数值分析算法在系统参数辨识时的辨识精确受参数初值影响较大,而智能优化算法通常不借助于某种问题的特有条件,被广泛认为是解决困难优化问题的有效方法。分子动理论优化算法(KMTOA)以分子动理论作为基础支撑,并将分子间的吸引—排斥运动过程转换为算法的勘探—开发寻优机制,属于拟物理规律的群智能优化算法一类。本文针对光伏电池模型参数中非线性方程组求解的复杂特点,选择利用分子动理论优化算法对光伏电池模型进行参数辨识。主要工作如下:首先,阐述太阳能电池参数估计问题的重要性,并详细介绍太阳能电池模型和参数辨识方法。介绍总结传统参数辨识方法和智能优化方法之间的优劣,分析本文算法对比其他不同优化机制算法的优势和特色,提出采用KMTOA来解决太阳能电池参数辨识问题。其次,从算法本身特性出发,提出基于反向学习和变加速运动机制的改进策略。探究了分子动理论优化算法的群集现象,针对算法存在的优缺点,融合了反向学习策略和变加速运动概念两种策略。改进算法在单、多模态和偏移测试函数的实验中取得了较好的优化效果,表明了两种搜索策略的合作有助于算法在勘探和开发之间取得有效的平衡。再次,选取两种太阳能电池模型,并将改进的分子动理论优化算法应用于太阳能电池参数辨识。实验结果表明,改进算法能有效优化光伏电池的单、双二极管模型参数辨识问题,并得到较优的电池模型参数。最后,设计一个基于GUI界面的光伏电池模型参数辨识实验平台。以可视化的界面形式提供给使用者一个简洁方便的工具,提高使用者的工作效率。

关键词：太阳能电池参数估计群智能优化算法分子动理论优化算法群集现象 GUI

基于多目标分子动理论的楼宇负荷用电调度优化

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电网技术 2018年第5期42卷 1549-1555页

作者：贾艳芳易灵芝李胜兵湘潭大学信息工程学院

针对智能用电环境下保证用电经济性、舒适性以及电网侧稳定性目标的楼宇多用户日负荷调度问题,提出一种基于多目标分子动理论的智能楼宇负荷用电调度优化策略。首先根据楼宇用户中不同负荷特征,对楼宇用电负荷进行分类,搭建楼宇多用户... 详细信息

针对智能用电环境下保证用电经济性、舒适性以及电网侧稳定性目标的楼宇多用户日负荷调度问题,提出一种基于多目标分子动理论的智能楼宇负荷用电调度优化策略。首先根据楼宇用户中不同负荷特征,对楼宇用电负荷进行分类,搭建楼宇多用户负荷用电调度模型;其次,针对该模型对分子动理论优化算法进行多目标改进,引入基于按维审查的模糊拥挤判定思想得到最优解集可供选择,提高种群多样性和分布性,然后将其用于楼宇多用户负荷调度模型中进行多目标优化;最后,通过算例仿真实验及对比分析可知,所提优化策略能较好地实现楼宇用户用电经济性和舒适性目标,同时达到平抑电网侧波动的效果。

关键词：多目标分子动理论优化算法自动需求响应智能用电负荷调度