【摘 要】
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粒子群算法是一种新兴的智能仿生算法,因其具有快速收敛、便于实现等特点而得到广泛应用。本文在分析现有算法基础上,将混沌策略引入到粒子群体初始化过程;利用模拟退火算法
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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粒子群算法是一种新兴的智能仿生算法,因其具有快速收敛、便于实现等特点而得到广泛应用。本文在分析现有算法基础上,将混沌策略引入到粒子群体初始化过程;利用模拟退火算法的温度控制策略实现了粒子群算法参数的渐变控制,即通过退火温度参数间接地实现算法学习因子、惯性权重等参数的渐变控制;此外,采用Metropolis准则作为新粒子接受准则,改善了现有算法的搜索效率和收敛性。将本文改进算法应用于多目标单元机组协调控制问题,并与现有代表性算法的优化结果进行对比,验证本文改进算法的有效性和稳健性。最后,本文还对求解多目标机组协调控制问题的优化—决策方法做了进一步探讨,并通过算例对求解思想进行了初步验证。
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