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机组组合问题的两阶段优化算法

中国电力 2010年第4期43卷 14-18页

作者：葛晓琳张粒子王楠华北电力大学电气与电子工程学院北京102206

针对电力系统机组组合问题(UC)高维、非凸、非线性的特点,提出了一种两阶段优化方法(LR-DE)。利用拉格朗日松弛算法(LR)对UC问题进行解耦,将多机优化问题转化为单机优化问题的重复计算,使模型简化,利用动态规划法和次梯度法求出对偶解... 详细信息

针对电力系统机组组合问题(UC)高维、非凸、非线性的特点,提出了一种两阶段优化方法(LR-DE)。利用拉格朗日松弛算法(LR)对UC问题进行解耦,将多机优化问题转化为单机优化问题的重复计算,使模型简化,利用动态规划法和次梯度法求出对偶解对应的拉格朗日乘子;根据对偶解信息设定拉格朗日乘子更新空间,并利用微分进化算法(DE)进行搜索,全面考虑所有约束条件,不断缩小对偶间隙,求出最优的机组组合状态。算例分析表明,该算法优化效果好,搜索能力强,能较好解决大规模机组组合优化问题。

关键词：电力系统机组组合拉格朗日微分进化对偶间隙

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求解约束优化问题的一种新算法

计算机工程与应用 2010年第15期46卷 51-52,68页

作者：闵涛李辉杨晓莉西安理工大学理学院西安710054

提出了一种求解约束优化问题的微分进化算法。该算法使得种群在演化过程中能保持较好的多样性,且参数设置简单,不容易陷入局部最优,并能在较短时间内找到问题的最优解。在对多个测试函数的数值模拟中都得到了较好的结果,体现了该算法的... 详细信息

提出了一种求解约束优化问题的微分进化算法。该算法使得种群在演化过程中能保持较好的多样性,且参数设置简单,不容易陷入局部最优,并能在较短时间内找到问题的最优解。在对多个测试函数的数值模拟中都得到了较好的结果,体现了该算法的有效性、通用性和稳健性。

关键词：算法函数优化微分进化约束处理

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一种基于正交表的工程无混杂试验设计法

统计与决策 2010年第17期26卷 164-166页

作者：韩冰唐硕西北工业大学航天学院西安710072

文章提出了一种灵巧的试验设计法,它能根据工程实际中因素间的交互作用,在正交表中选择恰当的列作为主因素列,使所有交互作用列与主因素列无混杂。此外,在设计过程中分别引入动态规划法和微分进化法对各主因素列进行了均匀性优化,并根... 详细信息

文章提出了一种灵巧的试验设计法,它能根据工程实际中因素间的交互作用,在正交表中选择恰当的列作为主因素列,使所有交互作用列与主因素列无混杂。此外,在设计过程中分别引入动态规划法和微分进化法对各主因素列进行了均匀性优化,并根据数值实验结果,得出两种方法的优化效果随因素数和因素水平数的变化规律。

关键词：正交设计交互作用均匀性动态规划微分进化

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土壤污染耦合模型的有限元模拟及参数反演

西北农林科技大学学报（自然科学版） 2012年第4期40卷 166-170页

作者：郝竹林闵涛谷明礼冯民权西安理工大学水利水电学院陕西西安710048 西安理工大学理学院陕西西安710048

【目的】对污染物在土壤环境中的运移分布规律进行模拟,并对模型中的主要参数进行反演。【方法】以土壤中的硝酸盐氮和氨氮为研究对象,建立一维数学耦合模型,用建立的模型对不同时间和不同深度土壤的硝酸盐氮和氨氮含量变化进行分析,并... 详细信息

【目的】对污染物在土壤环境中的运移分布规律进行模拟,并对模型中的主要参数进行反演。【方法】以土壤中的硝酸盐氮和氨氮为研究对象,建立一维数学耦合模型,用建立的模型对不同时间和不同深度土壤的硝酸盐氮和氨氮含量变化进行分析,并给出其求解的有限元过程。在此基础上,采用微分进化算法对建立的一维耦合模型的多个参数进行反演。【结果】构建了土壤污染一维耦合模型,用该模型对不同时间和不同深度土壤的硝酸盐氮和氨氮含量变化进行分析,结果表明,污染物在土壤中的含量达到一定值后会趋于稳定或降低,说明污染物在土壤中先有一个积累过程,然后有一个释放过程。采用微分进化算法反演得到的一维耦合模型的主要参数值与真值较为接近。【结论】构建的一维耦合模型可以定量地研究污染物在土壤中的运移分布规律;遗传进化反演算法可为土壤水分运动及溶质运移数值模拟提供所需的基本参数。

关键词：土壤污染有限元方法微分进化参数反演

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风电多点并网的网源协调输电网扩展规划

现代电力 2015年第1期32卷 38-45页

作者：刘文霞李鹤赵天阳张玉莹赵建明华北电力大学电气与电子工程学院输配电研究所北京102206 国网吉林省电力有限公司松原供电公司吉林松原138000

传统的含风电场的输电网规划通常忽略运行成本或者运行状态对目标函数的影响,在风电场多点并网的情况下系统潮流分布波动显著,运行状态对运行成本的影响增大。同时,并网点风电与负荷的相关性对运行的经济性和可靠性有较大影响。本文建... 详细信息

传统的含风电场的输电网规划通常忽略运行成本或者运行状态对目标函数的影响,在风电场多点并网的情况下系统潮流分布波动显著,运行状态对运行成本的影响增大。同时,并网点风电与负荷的相关性对运行的经济性和可靠性有较大影响。本文建立含运行成本、建造成本、可靠性成本的多目标含风电场并网点优化的网源协调输电网扩展模型;采用聚类技术建立了计及风电空间分布的多维运行场景,通过多场景模拟运行,减少了计算量;采用多目标微分进化算法求解优化模型,利用熵权TOPSIS方法确定最优方案。以加入风电的IEEE30系统进行扩展与并网点优化,验证了空间多维场景技术与网源协同优化模型的适用性和有效性,为山区风电多点并网提供方法。

关键词：输电网规划运行场景风电并网微分进化

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帝国竞争算法的进化优化

计算机科学与探索 2014年第4期8卷 473-482页

作者：郭婉青叶东毅福州大学数学与计算机科学学院福州350108

为了改善帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm,ICA)易早熟收敛、精度低等缺点,提出了两种基于生物进化的改进ICA算法。针对殖民地改革算子可能使势力较强的殖民地丢失,导致寻优精度降低的不足,引入了一种微分进化算子,利用... 详细信息

为了改善帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm,ICA)易早熟收敛、精度低等缺点,提出了两种基于生物进化的改进ICA算法。针对殖民地改革算子可能使势力较强的殖民地丢失,导致寻优精度降低的不足,引入了一种微分进化算子,利用殖民地之间的信息交互产生新的殖民地,在增强群体多样性的同时保留了优秀个体。另外,针对帝国之间缺乏有效的信息交互这一情况,引入了克隆进化算子,对势力较强的国家进行克隆繁殖,并经过克隆群体的高频变异和随机交叉,选择势力较强的国家取代势力较弱的国家,从而有效地引导算法向最优解方向搜索。将算法应用于6个基准函数和6个经典复合函数优化问题,并与其他ICA改进算法进行比较,结果表明,基于生物进化的ICA算法在收敛精度、收敛速度及稳定性上有显著提高。

关键词：帝国竞争算法早熟收敛微分进化克隆进化

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神经网络与DE算法在自适应滤波中的应用

自动化仪表 2010年第4期31卷 8-11页

作者：张鸣韦国勋杨煜普上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

为了满足电流互感器自动测试系统中处理采集数据的需求,提出了一种基于神经网络与微分进化算法的自适应滤波器。在传统自适应滤波器结构中引入神经网络,提高了非线性处理能力;而微分进化算法则能保证全局最优解。试验表明,将改进后的滤... 详细信息

为了满足电流互感器自动测试系统中处理采集数据的需求,提出了一种基于神经网络与微分进化算法的自适应滤波器。在传统自适应滤波器结构中引入神经网络,提高了非线性处理能力;而微分进化算法则能保证全局最优解。试验表明,将改进后的滤波器应用于测试系统中具有较好的滤波效果,验证了该滤波方法应用于工业测控领域的正确性与可行性。

关键词：神经网络微分进化自适应滤波电流互感器虚拟仪器励磁特性

基于微粒群算法的海堤渗压RBF神经网络监测模型

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水力发电 2016年第5期42卷 99-101,110页

作者：闫彭彭黄铭合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 三峡库区地质灾害教育部重点实验室三峡大学湖北宜昌443000

为提高海堤安全监控能力,从渗压实测数据以及潮位因子和降雨因子入手,使用影响因子的合理形式,利用径向基函数(RBF)神经网络建立渗压监测模型,推导微分进化微粒群优化算法(DPSO)速度和位移进化的数值计算方程,以此确定渗压RBF神经网络... 详细信息

为提高海堤安全监控能力,从渗压实测数据以及潮位因子和降雨因子入手,使用影响因子的合理形式,利用径向基函数(RBF)神经网络建立渗压监测模型,推导微分进化微粒群优化算法(DPSO)速度和位移进化的数值计算方程,以此确定渗压RBF神经网络模型的聚类中心,并由此对渗压进行拟合和预测。以120组实测样本对模型进行训练拟合,并对后期60组渗压进行预测,得到拟合段平均相对误差为0.83%,相应预测段为1.71%。实际应用表明,经微分进化微粒群算法优化后,渗压RBF神经网络模型可以有效反映及预测渗压变化。

关键词：海堤渗压监控径向基函数微分进化微粒群优化

基于BDE-MICI的无监督特征选择的研究

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基于BDE-MICI的无监督特征选择的研究

作者：朱强兰州大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,很多高维度和没有标签的数据已经大量出现在如今的现实生活中,比如医疗、金融等领域产生的数据。人们在处理这些数据的时候,发现并不是所有的特征都是必要的。对于大数据集来说,我们会发现一些特征是冗余的特征或... 详细信息

随着大数据时代的到来,很多高维度和没有标签的数据已经大量出现在如今的现实生活中,比如医疗、金融等领域产生的数据。人们在处理这些数据的时候,发现并不是所有的特征都是必要的。对于大数据集来说,我们会发现一些特征是冗余的特征或者与其它特征是高度相关的。所以,我们对数据进行预处理时,往往会去除这些冗余的特征和嘈杂的特征,这对后面的进一步学习是不可缺少的。基于原始集的样本有没有类别标签,特征选择不妨被划分成监督的和无监督的这两类方法。然而在现实中的数据多半是没有带有类别标签的。无监督特征选择算法的研究和应用成为了如今的一个热点研究问题,在对无标签数据的处理上体现了它无法代替的重要位置。本文对无监督特征选择问题进行了研究和分析。本文利用二进制微分进化算法和最大信息压缩指数的原理,提出了一种基于二进制微分进化与最大信息压缩指数的无监督特征选择算法。该算法利用最大信息压缩指数的性质所构造的适应函数作为候选子集的评价准则,该适应函数在特征选择中用于减少冗余性特征和不相关性特征。通过对现有微分进化算法的对比与分析,将实数编码方式改为0-1编码方式,使得二进制微分进化算法既具有微分进化的优化速度,又在特征选择上操作简单。我们在二进制微分进化中引入了自调节变异算子,避免了早熟现象,增加了搜索到全局最佳解的概率。通过在七个不同类型的数据集进行性能比较分析,得出的结果证明所改进的算法优于其他现有的四种无监督特征选择算法以及GA-MICI算法。

关键词：特征选择微分进化二进制最大信息压缩指数