【摘 要】
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该文提出了一种求解含离散变量的大规模系统无功优化的新算法,该方法通过对离菜变量构造罚函数,并将其直接嵌入非线性原对偶内点法中形成扩展内点的算法,实现了离散变量在优
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该文提出了一种求解含离散变量的大规模系统无功优化的新算法,该方法通过对离菜变量构造罚函数,并将其直接嵌入非线性原对偶内点法中形成扩展内点的算法,实现了离散变量在优化过程中的逐次归整.通过选择恰当的引入罚函数的时机以及罚因子的大小可使离散变量的归整过程与原对偶内点法能很好的融合.该文所提出的扩展内点算法不仅可以有效地处理离散变量,而全保留了内点法良好的收敛性能耐和数值鲁棒性,获得接近最优解.由于内点的主要计算量集中在对高阶修正方程的求解上,如何提高其求解速度是扩展内点算法应用于大规模系统离散优化问题的关键.该文提出了一种新的数据结构,使修正方程的系数矩阵在因子分解过程中产生的非零注入元素数目大幅度减少,从而提高了整个算法的计算性能.用该文提出的扩展内点算法和Tabu搜索法对几个试验系统进行了计算分析,结果证明该文方法对于纯整数规划问题和混合整数规划问题都能有效地求解,而且其迭代收敛性和优化精度均优于Tabu搜索法.
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