【摘 要】
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针对标准粒子群算法易收敛到局部最优的缺点,本文对粒子群算法做出了以下几点改进:首先,在编码策略上采用一种保证网络连通性的编码方式,有利于保持种群的分散性;其次,采用了
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针对标准粒子群算法易收敛到局部最优的缺点,本文对粒子群算法做出了以下几点改进:首先,在编码策略上采用一种保证网络连通性的编码方式,有利于保持种群的分散性;其次,采用了一种改进的粒子速度更新公式,即在粒子群算法速度更新公式的基础上,加入一个平均极值项,使得各粒子能参考其它同伴的信息;另外,在算法迭代过程中加入变异操作,是使初始化失活粒子的位置和速度来保持种群多样性。在输电网扩展规划模型中引入了Pareto多目标模型,这种模型相对于单目标和加权多目标模型相比更具实际工程意义。算例结果表明,上述几个操作可以提高粒子群算法的收敛精度,使算法最终寻找到全局最优解,从而证明了改进粒子群算法的有效性.
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