【摘 要】
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针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法在求解复杂问题时的早熟收敛现象,提出了多样性引导的改进量子粒子群优化(diversity-guided mod
【机 构】
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电力设备电气绝缘国家重点实验室西安交通大学,陕西省西安市710049
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针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法在求解复杂问题时的早熟收敛现象,提出了多样性引导的改进量子粒子群优化(diversity-guided modified QPSO,DGMQPSO)算法.该算法对基于混合概率分布的 QPSO 算法进行了扩展,利用群体多样性信息来引导粒子的搜索,即当群体的多样性小于下限值时,对全局最优粒子的位置进行混沌变异,从而提高群体的多样性,增强算法跳出局部最优解的能力;另外,还分析了采用不同混沌随机序列变异对优化设计结果的影响.对50 kvar干式空心电抗器的优化设计表明,DGMQPSO 算法具有较强的全局搜索能力、较好的稳定性和良好的优化效果
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