【摘 要】
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针对粒子群（PSO）算法存在易陷入局部最优的缺点,提出了一种新的基于种群多样性指数的自适应粒子群优化算法（ASPO）。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法
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针对粒子群（PSO）算法存在易陷入局部最优的缺点,提出了一种新的基于种群多样性指数的自适应粒子群优化算法（ASPO）。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性调整,并在算法后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优的束缚,同时又保持前期搜索速度快特性。将其应用于电力系统无功优化,对IEEE-30节点系统进行仿真计算,并与GA、PSO等算法比较,结果表明APSO算法能有效应用于电力系统无功优化,其全局收敛性能、收敛精度和收敛稳定性均较GA、PSO算法有了明显提高。
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