【摘 要】
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低压电器系统可靠性优化已被证明是一个NP问题，不存在精确的求解方法，目前多采用人工智能方法进行求解。传统的智能算法如遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)等方法存在着算法过早收敛，易陷入局部极值点等缺点。本研究针对这些问题提出采用自适应权值的粒子群改进算法(PSO)用于求解可靠性优化问题，该改进算法的关键在于算法在迭代过程中能够依据当前的搜索结果动态调整粒子速度的阈值，从而能够提高算法速度，克服局
【机 构】
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河北工业大学信息工程学院,天津,300130 河北工业大学电气与自动化学院,天津,300130
【出 处】
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2009第三届电工产品可靠性与电接触国际会议
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低压电器系统可靠性优化已被证明是一个NP问题，不存在精确的求解方法，目前多采用人工智能方法进行求解。传统的智能算法如遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)等方法存在着算法过早收敛，易陷入局部极值点等缺点。
本研究针对这些问题提出采用自适应权值的粒子群改进算法(PSO)用于求解可靠性优化问题，该改进算法的关键在于算法在迭代过程中能够依据当前的搜索结果动态调整粒子速度的阈值，从而能够提高算法速度，克服局部收敛。文章给出了自适应权值粒子群算法的可靠性优化求解策略，根据数学模型，详细讨论了求解步骤，给出了实验仿真结果。结果表明，该算法能够同时兼顾收敛速度和收敛精度，具备较高的搜索效率。与其它方法相比，该算法收敛速度快，精度高，从而验证了该算法应用于低压电器系统可靠性优化问题中的可行性和有效性。
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