【摘 要】
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在传统混沌神经网络模型的基础上,提出了一种具有衰减混沌噪声的混沌模拟退火神经网络模型(CSA-DCN).该模型结合了Hopfield神经网络(HNN)与模拟退火算法(SA)的优点,并引入通过Logistic映射迭代函数产生的衰减混沌噪声,从而使该模型可以有效的解决高维、离散、非凸的非线性约束优化问题,例如电力系统经济负荷分配(ELD)问题.在考虑网损、阀点效应的情况下,将该模型应用于解决ELD问题
【机 构】
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武汉大学动力与机械学院自动化系(湖北武汉) 武汉大学动力与机械学院动力工程系(湖北武汉)
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第20届学术年会
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在传统混沌神经网络模型的基础上,提出了一种具有衰减混沌噪声的混沌模拟退火神经网络模型(CSA-DCN).该模型结合了Hopfield神经网络(HNN)与模拟退火算法(SA)的优点,并引入通过Logistic映射迭代函数产生的衰减混沌噪声,从而使该模型可以有效的解决高维、离散、非凸的非线性约束优化问题,例如电力系统经济负荷分配(ELD)问题.在考虑网损、阀点效应的情况下,将该模型应用于解决ELD问题,通过多个算例仿真计算表明,该模型的算法是可行和有效的.
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