粒子群優(yōu)化算法試驗(yàn)研究及擴(kuò)展.pdf

1、粒子群優(yōu)化算法是一種新的智能優(yōu)化算法，由于其具有編程簡(jiǎn)單，適應(yīng)性強(qiáng)，較好的全局優(yōu)化能力等特點(diǎn)得到了廣泛的關(guān)注。同時(shí)也大量的應(yīng)用到了電力系統(tǒng)的優(yōu)化中。如何進(jìn)一步提高粒子群優(yōu)化算法的性能和設(shè)計(jì)出針對(duì)具體系統(tǒng)的有效算法是當(dāng)前研究的重點(diǎn)。本文主要的任務(wù)就是通過(guò)試驗(yàn)的方法來(lái)探索粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化機(jī)理，在此基礎(chǔ)上提出新的優(yōu)化算法設(shè)計(jì)思路，以期設(shè)計(jì)出新的更有效的算法來(lái)。本文的具體安排如下：
　　 論文首先綜合評(píng)述了水火電力系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度的

2、研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)回顧了現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化算法在該系統(tǒng)中的應(yīng)用。然后對(duì)粒子群優(yōu)化算法的產(chǎn)生，發(fā)展，取得的成果和存在的不足進(jìn)行了綜合評(píng)述。在此基礎(chǔ)上確立了論文的研究方向，并給出了論文的內(nèi)容安排。
　　 首先簡(jiǎn)單的介紹了基本粒子群優(yōu)化算法的產(chǎn)生，原理，在此基礎(chǔ)上，給出了粒子群優(yōu)化算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù)及具體步驟。同時(shí)還重點(diǎn)介紹了粒子群優(yōu)化算法的4種典型形式。同時(shí)為了進(jìn)一步改善算法的性能提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法——隨機(jī)攝動(dòng)粒子群優(yōu)化算法。對(duì)幾個(gè)

3、典型的函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，驗(yàn)證了算法的有效性。
　　 在此基礎(chǔ)上是通過(guò)試驗(yàn)來(lái)探究粒子群優(yōu)化算法的工作機(jī)理。首先根據(jù)在優(yōu)化過(guò)程中，速度更新公式的不同表現(xiàn)定義了典型情形的概念，并給出了4種典型情形的具體形式。在此基礎(chǔ)上，對(duì)各種典型情形下算法的動(dòng)態(tài)特性和靜態(tài)特性進(jìn)行了試驗(yàn)研究，以探究粒子群優(yōu)化算法的工作原理。同時(shí)對(duì)于不同的參數(shù)組合對(duì)優(yōu)化性能的影響進(jìn)行了試驗(yàn)研究，得到了一些有用的結(jié)論。最后做了幾個(gè)探索性試驗(yàn)，為提出新的算法提供了思路。

4、　　 通過(guò)在系統(tǒng)試驗(yàn)過(guò)程中出現(xiàn)的現(xiàn)象對(duì)基本的粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行了擴(kuò)展，提出3種由粒子群優(yōu)化算法衍生的新算法。1通過(guò)模擬每次迭代后粒子的分布規(guī)律，提出了模擬粒子群優(yōu)化算法；2通過(guò)去掉速度更新公式中的慣性項(xiàng)，而加上最差極點(diǎn)，提出了最優(yōu)最差粒子群優(yōu)化算法；3通過(guò)模擬每次整個(gè)種群的分布規(guī)律，提出了整體分布優(yōu)化算法。在提出上述算法的同時(shí)，還和粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行了比較，通過(guò)比較表明，整體分布算法具有編程簡(jiǎn)單，魯棒性好，優(yōu)化性能強(qiáng)等特點(diǎn)。