改进粒子群算法在船舶电力系统网络重构中的应用

《计算技术与自动化》2010年总目次索引

一
张海燕，严方．艳霞邓谢卫才，友杰，杨青林
陈海燕，灵芝。仕果，芳易王易
龙晓薇，阳春华，永红龙孙晓娟，尚宇方亮，易灵芝，李进泽
辛健，福忠王
（４３）
（４６）（５１）（５５）（１）
彭高丰，鲍祖尚阮挺，辉先，利兵，黄彭刘博
陈丽，英健王
（２８）（３２）（３６）（３９）
段向军，钱
锋
基于ＯＣ技术的仿真机评分系统的实现Ｐ矿用电机车状态实时监测系统的研究ＭＯＣＩ意电流模式滤波器设计ＣＩ任ＰＶＣ建材表面缺陷检测系统研究与设计
一Байду номын сангаас
一
孙常春，隋李春娟，何
英，恩良赵墉
（８）（１１）
（１５）（１９）
（２４）
朱丽娜，思力刘
基于超越方程的喷泉自适应控制模型研究基于Ｂｃｕｋ变换器的光伏发电系统ＭＰＴ控制Ｐ基于粒子群的多ＢＰ网络并行非线性预测控制
（２４）
（２７）（３１）（１）
孙铁，志海赵基于ＭＡＬＢＧＩＴＡＵ技术的离心泵装置特性绘制软件二次开发魏佳广，基于预测模型和遗传算法的配煤优化研究燕礼富，全亮，范怿涛邓
一
（１１）

粒子群算法应用

粒子群算法应用一、粒子群算法（PSO）中的BPSO算法在背包问题中的应用应用二进制粒子群算法解决背包问题的关键是如何编码。

这里用x,表示第i个粒子的位置值,每一个粒子位置x,表示成背包问题的一个解。

xi=[x,1,xi2,…,xinl,n表示粒子的维数,x的值表示第i粒子是否选择物品j,其取值为o和1。

在背包问题中代表物品数量。

ij算法过程描述:stePI:初始粒子群:采用二进制编码表示背包问题的候选解,按随机产生n个粒子;随机产生速度;steP2:计算每个粒子的适应值:计算每一个粒子的目标函数值;steP3:更新个体最优值及全群最优:与现有各粒子的目标函数作比较更新个体最优和全局最优;SteP4:计算速度:对每个粒子的每位计算其速度;steP5:产生新的粒子群:steP6:若迭代条件满足,再输出全局最优粒子的目标值。

否则转入Ste2。

二、意识选择异步粒子群算法在船舶自动舵中应用随着船舶航行及海上作业的发展,人们对船舶航向控制器性能的要求不断提高。

船舶动态具有大惯性、大时滞、非线性等特性;载重量、航速等航行工况变化会引起模型参数摄动和结构摄动,从而产生不确定性;量测传感器噪声造成有关信息的不精确性;航行环境干扰严重(风引起偏置力和类似随机游走过程的附加动力,浪造成船舷向及其它自由度上的附加高频振动,流产生船位的动力学偏离等)。

由于上述因素的存在,使得船舶操纵构成一个极端复杂的控制问题。

船舶航向控制是一个既古老而又现代的研究课题。

从发明磁罗经后,国内外学者就开始研究船舶自动控制及其系统的稳定性。

至今,船舶航向控制仍然是活跃的研究方向之一。

早期的控制方法为Bang一Bang控制、PID控制,后为自适应控制、最优控制、鲁棒控制、非线性控制,直到现在研究的智能控制。

目前,最常用的航向控制装置为数字PID自动舵,但这种PID自动舵对高频干扰过于敏感,从而引起频繁操舵。

而且,由于船舶航向控制系统的复杂性和工作环境的随机性,很难建立其精确的数学模型。

改进的粒子群优化算法

改进的粒子群优化算法背景介绍：一、改进策略之多目标优化传统粒子群优化算法主要应用于单目标优化问题，而在现实世界中，很多问题往往涉及到多个冲突的目标。

为了解决多目标优化问题，研究者们提出了多目标粒子群优化算法 (Multi-Objective Particle Swarm Optimization，简称MOPSO)。

MOPSO通过引入非劣解集合来存储多个个体的最优解，并利用粒子速度更新策略进行优化。

同时还可以利用进化算法中的支配关系和拥挤度等概念来评估和选择个体，从而实现多目标优化。

二、改进策略之自适应权重传统粒子群优化算法中，个体和全局最优解对于粒子速度更新的权重是固定的。

然而，在问题的不同阶段，个体和全局最优解的重要程度可能会发生变化。

为了提高算法的性能，研究者们提出了自适应权重粒子群优化算法 (Adaptive Weight Particle Swarm Optimization，简称AWPSO)。

AWPSO通过学习因子和自适应因子来调整个体和全局最优解的权重，以实现针对问题不同阶段的自适应调整。

通过自适应权重，能够更好地平衡全局和局部能力，提高算法收敛速度。

三、改进策略之混合算法为了提高算法的收敛速度和性能，研究者们提出了将粒子群优化算法与其他优化算法进行混合的方法。

常见的混合算法有粒子群优化算法与遗传算法、模拟退火算法等的组合。

混合算法的思想是通过不同算法的优势互补，形成一种新的优化策略。

例如，将粒子群优化算法的全局能力与遗传算法的局部能力结合，能够更好地解决高维复杂问题。

四、改进策略之应用领域改进的粒子群优化算法在各个领域都有广泛的应用。

例如，在工程领域中，可以应用于电力系统优化、网络规划、图像处理等问题的求解。

在经济领域中，可以应用于股票预测、组合优化等问题的求解。

在机器学习领域中，可以应用于特征选择、模型参数优化等问题的求解。

总结：改进的粒子群优化算法通过引入多目标优化、自适应权重、混合算法以及在各个领域的应用等策略，提高了传统粒子群优化算法的性能和收敛速度。

基于改进粒子群算法的配电网多目标重构

１２９
西安理工大学学报Ｊｕｎｌｆｉａｎｖｒｉｆｅｈｏｇ（００ｏ．６Ｎ．ｏｒａｏ ’ｎＵｉｓｙｏｃｎｌｙ２１）Ｖ１２ｏ２ＸｅｔＴｏ
文章编号：０６４１（０００－１２０１０－７０２１）２０９－５
Ａｂｓｒｃ：Ｄｉｔｉｕｉｎｅｗｏｋｅｏｆｇａｉｎｉａｏｌｘｎｎｎｉｅｒｏｉａｏａｏｔｍｉａｉｎｔａｔｓｒｂｔｏｎｔｒｒｃｎｕｒｔｏｓｃｍｐｅａｄｏｌｎａｃｍｂｎｔｒｌｐｉｚｔｏｉｉ
性为重构目标，用基于环路的十进制编码粒子群算法进行配电网重构。选择配电网中开关全部采
闭合形成的网孔为环路，个粒子由选为联络开关的开关在环路中的编号组成，每粒子的长度为联络
开关数，有速度限定因子的粒子群算法中引入线性变化的惯性权重，在并采用具有局部变异特性的
ｎｔｒｅｏｆｇｒｔｏｏｍｉｉｚｈｏｓａｏｅｈｎｃｅｒｌａｌｔｆｄｓｒｂｔｎｓｓｅｅｗｏｋｒｃｎｕａｉｎｔｎｍｉｅｔｅｌｓｎｄｔｎａｅｔｅｉｂｉｙｏｉｔｉｕｉｙｔｍ．ｒｌ — ｉｈｉｏＩｅｍｅ１ｓｅｆｄｓｒｂｕｉｎｎｔｏｋａｅｃｏｅｒｌｏｓｈｓｏｉｔｉｔｅｒｌｈｓｎｆｏｐ．Ｔｈｕｅｆｓｔｈｓｗｈｃｅｓｌｃｅ０ｉ－ｎｏｗｏｅｎｍｒｏｗｉｃｅｉｈａｅｅｔｄｆｒｔｉｂｒｅｓｔｈｓｍａｅｕｆｔｅｐａｔｃｅ，ａｄｔｅｌｎｔｆｔｅｐｒｉｌｓｔｅｎｍｅｆｔｅｉｗｉｈｓｗｉｃｅｋｐｏｒｉｌｎｅｇｈｏａｔｃｅｉｈｕｈｈｈｂｒｏｉ —ｎｓｔｅ．Ａｌｏ，ｔｅｃｓｈ

粒子群优化算法的改进研究及在石油工程中的应用

粒子群优化算法在多个工程领域中得到了成功的应用，以下是一些典型的例子：
1、优化问题：粒子群优化算法在函数优化、多目标优化等优化问题中发挥出色，如旅行商问题、生产调度问题等。
2、控制问题：粒子群优化算法在控制系统设计和优化中也有广泛的应用，如无人机路径规划、机器人动作控制等。
3、机器学习问题：粒子群优化算法在机器学习领域中用于参数优化、模型选择等问题，如支持向量机、神经网络等模型的优化。
粒子群优化算法的基本原理
粒子群优化算法是一种基于种群的随机优化技术，通过模拟鸟群、鱼群等群体的社会行为而设计的。在粒子群优化算法中，每个优化问题的解都被看作是在搜索空间中的一只鸟（或鱼），称为“粒子”。每个粒子都有一个位置和速度，通过不断更新粒子的位置和速度来搜索最优解。
粒子群优化算法的实现步骤
粒子群优化算法在石油工程中的应用
石油工程中经常遇到各种优化问题，例如钻井轨迹优化、生产计划优化、储层参数反演等。粒子群优化算法在解决这些优化问题中具有广泛的应用前景。以下是一些具体的应用案例：
1、钻井轨迹优化：在石油钻井过程中，需要确定钻头的钻进轨迹以最大限度地提高油气资源的采收率。粒子群优化算法可以用于优化钻井轨迹，以降低钻井成本和提高采收率。
遗传算法与粒子群优化算法的改进
遗传算法的改进主要包括增加基因突变概率、采用不同的编码方式、调整交叉和突变操作、增加选择策略的多样性等。这些改进能够提高遗传算法的搜索能力和收敛速度，使得其更加适用于求解各种复杂的优化问题。
粒子群优化算法的改进主要包括增加惯性权重、调整速度和位置更新公式、增加约束条件、引入随机因素等。这些改进能够提高粒子群优化算法的全局搜索能力和收敛速度，使得其更加适用于求解各种非线性优化问题。

基于改进粒子群算法的工程设计优化问题研究

基于改进粒子群算法的工程设计优化问题研究在当今的工程领域，优化设计问题至关重要。

它不仅能够提高工程产品的性能和质量，还能有效降低成本和缩短研发周期。

而粒子群算法作为一种强大的优化工具，在解决工程设计优化问题方面展现出了巨大的潜力。

然而，传统的粒子群算法在某些复杂的工程问题中可能存在局限性，因此对其进行改进成为了研究的热点。

粒子群算法的基本原理是模拟鸟群觅食的行为。

在算法中，每个粒子代表问题的一个潜在解，它们在解空间中飞行，通过不断调整自己的速度和位置来寻找最优解。

粒子的速度和位置更新取决于其自身的历史最优位置和整个群体的历史最优位置。

这种简单而有效的机制使得粒子群算法在处理许多优化问题时表现出色。

然而，在实际的工程设计优化中，问题往往具有高维度、多约束和非线性等特点，这给传统粒子群算法带来了挑战。

例如，在高维度空间中，粒子容易陷入局部最优解；多约束条件可能导致算法难以满足所有约束；非线性特性则可能使算法的搜索变得困难。

为了克服这些问题，研究人员提出了多种改进粒子群算法的策略。

其中一种常见的方法是引入惯性权重。

惯性权重的引入可以控制粒子的飞行速度，使其在搜索过程中更好地平衡全局搜索和局部搜索能力。

较大的惯性权重有利于全局搜索，能够帮助粒子跳出局部最优；较小的惯性权重则有助于在局部区域进行精细搜索，提高解的精度。

另一种改进策略是对粒子的学习因子进行调整。

学习因子决定了粒子向自身历史最优位置和群体历史最优位置学习的程度。

通过合理设置学习因子，可以提高算法的收敛速度和搜索效率。

此外，还有一些研究将粒子群算法与其他优化算法相结合，形成混合算法。

例如，将粒子群算法与遗传算法相结合，利用遗传算法的交叉和变异操作来增加种群的多样性，避免算法早熟收敛。

在工程设计优化问题中，改进粒子群算法已经取得了许多显著的成果。

以机械工程中的结构优化设计为例，通过改进粒子群算法，可以在满足强度、刚度等约束条件的前提下，优化结构的形状、尺寸和材料分布，从而减轻结构重量，提高结构的性能。

粒子群优化算法在网络优化中的使用方法

粒子群优化算法在网络优化中的使用方法摘要：粒子群优化算法是一种仿生智能算法，通过对粒子的位置和速度进行迭代更新，寻找最优解。

在网络优化中，粒子群优化算法可以应用于路由优化、带宽分配和拓扑优化等问题。

本文将介绍粒子群优化算法的基本原理和步骤，并探讨其在网络优化中的使用方法。

关键词：粒子群优化算法，网络优化，路由优化，带宽分配，拓扑优化1. 引言网络优化是提高网络性能和效率的关键步骤，它可以通过优化路由、带宽分配和网络拓扑等方面来实现。

粒子群优化算法是一种通过模拟鸟群中粒子的行为来解决优化问题的算法。

本文将介绍粒子群优化算法的基本原理和步骤，并探讨其在网络优化中的使用方法。

2. 粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法是基于社会行为的优化算法，模拟了粒子在搜索空间中寻找最优解的过程。

其基本原理如下：（1）初始化粒子的位置和速度。

（2）根据每个粒子的位置和速度，计算其适应度函数值。

（3）更新全局最优解和每个粒子的最优解。

（4）更新粒子的位置和速度。

（5）重复步骤2和步骤3，直到满足停止条件。

3. 粒子群优化算法的步骤粒子群优化算法的步骤如下：（1）初始化粒子的位置和速度。

在网络优化中，位置代表候选解，速度代表搜索的方向和步长。

（2）计算每个粒子的适应度函数值。

在网络优化中，适应度函数可以根据具体的优化问题而定，例如，路由优化中可以使用延迟、吞吐量等指标。

（3）更新全局最优解和每个粒子的最优解。

全局最优解是所有粒子中适应度最好的解，而每个粒子的最优解是其自身找到的最好解。

（4）更新粒子的位置和速度。

根据当前位置、速度和最优解的位置，通过计算公式更新粒子的位置和速度。

（5）重复步骤2和步骤3，直到满足停止条件。

停止条件可以是达到最大迭代次数或满足一定的收敛标准。

4. 粒子群优化算法在网络优化中的应用粒子群优化算法可以应用于多个网络优化问题，下面将分别介绍其在路由优化、带宽分配和拓扑优化中的使用方法。

4.1 路由优化路由优化是网络优化中的关键问题，它可以通过选择最优的路由路径来提高网络的性能和效率。

基亏改进粒子群算法的舰船电力系统网络重构

第２１卷第７期
Ｖｏ１．２１
Ｎｏ．７
电子设计工程
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＤｅｓｉｇｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１３年４月
Ａｐｒ．２０１３基亏改进粒子群算法的舰船电力系统网络重构
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｒｅｃｏｎｉｆｇｕｒａｔｉｏｎｏｆｓｈｉｐｂｏａｒｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｃａｎｂｅｃｏｎｖｅｒｔｅｄｔｏｔｈｅｄｉｓｃｒｅｔｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｐｌａｎｎｉｎｇ
ＹＡＮＧＣｈｅｎ — ｈｕｉ，ＬＩＹａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＪｉｎｇａｓｕｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｓｃｉｅｎｃｅｎｄａｔｅｃｈｎｏｌｏｙ，ｇＺｈｅｎｊｉａｎｇ２１２００３，Ｃｈｉｎａ）
ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍｕｌｔｉ — ｔａｒｇｅｔ，ｍｕｈｉ－ｃｏｎｓｔｒａｉｎａｎｄｍｕｌｔｉ — ｐｅｉｒｏｄ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｏｆｓｈｉｐｂｏａｒｄｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐａｔｒｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｈａｏｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｉｎｉｔｉａｌｉｚｅｔｈｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｗｈｉｃｈｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｑｕｌｉａｔｙｏｆｉｎｉｔｉｌａｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ａｎｄｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎｓａｒｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｉｎｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏａｖｏｉｄｔｈｅｌｏｃａｌｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ．ＴｙｐｉｃａｌＳＰＳｓｅｒｖｉｃｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｔｅｓｔｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｔｈｅｂｅｔｔｅｒｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅｉｎｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ．

粒子群优化算法在电力系统调度中的应用教程

粒子群优化算法在电力系统调度中的应用教程1. 引言电力系统调度是指对电力系统内发电机组和负荷的调度控制，以实现电力系统的安全、稳定、经济运行。

针对电力系统调度问题，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）被广泛应用于寻找最优解。

本文将介绍粒子群优化算法的基本原理，并详细阐述其在电力系统调度中的具体应用。

2. 粒子群优化算法基本原理粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，其核心思想来源于生物的群体行为，如鸟群觅食等。

算法通过模拟鸟群觅食行为，利用每个粒子的位置和速度来寻找最优解。

其基本步骤如下：（1）初始化粒子位置和速度；（2）根据位置和速度更新粒子的移动方向；（3）计算粒子的适应度值；（4）根据适应度值更新全局最优解和个体最优解；（5）重复步骤（2）至（4）直至满足终止条件。

3. 粒子群优化算法在电力系统调度中的应用3.1 发电机组调度电力系统发电机组调度是指在满足电力需求和调度约束条件下，合理分配发电机组的出力。

粒子群优化算法可以用于确定发电机组的最优出力分配方案，以实现电力系统的经济运行。

具体步骤如下：（1）初始化粒子群的位置和速度，表示发电机组的出力；（2）根据位置和速度更新粒子的移动方向，即调整发电机组的出力；（3）计算粒子的适应度值，即计算电力系统的运行成本；（4）根据适应度值更新全局最优解和个体最优解；（5）重复步骤（2）至（4），直至满足调度约束条件。

3.2 负荷调度电力系统负荷调度是指合理安排电力系统的负荷分配，以实现负荷平衡和供需平衡。

粒子群优化算法可应用于负荷调度问题，以优化电力系统的能源利用效率。

具体步骤如下：（1）初始化粒子群的位置和速度，表示负荷的分配；（2）根据位置和速度更新粒子的移动方向，即调整负荷的分配；（3）计算粒子的适应度值，即计算电力系统的供需平衡度；（4）根据适应度值更新全局最优解和个体最优解；（5）重复步骤（2）至（4），直至满足供需平衡的要求。

基于改进粒子群算法的配电网无功优化的研究

表示粒子的优劣，然后通过迭代找到最优解．在每
一
＝
次迭代中，粒子所经历的历史最好位置记为Ｐ（Ｐ … ，，，肼）而整个种群搜索到的最Ｐ，Ｐ … ｐ，
，ｐ）在 …，．
优位置可表示为ｐ＝（，２加ＰＰ，ｇ
找到个体最优解和群体最优解后，粒子根据以下两个公式来更新速度和位置．
局部极值附近的粒子都变成不活动粒子时，算法就
会陷入局部最优，出现早熟现象．所以，对不活动粒子施加扰动或对不活动粒子重新初始化可以提高本算法的搜索能力，避免陷入局部最优．如果粒子ｉ
与粒子ｇ的位置差 △ 在给定范围＝００１Ｆ，．０内出现＝４次时，可定义粒子为不活动粒子．．则 △
济寿命年限
２２约束条件．
式中ｖ为节点ｉｊ的电压幅值，Ｑ第台发电机的无
功出力，第台发电机的端电压，第ｋ台变压器的变比，Ｃ第台可投切电容器的补偿容量．
２．平束．１衡约条件’ ２
３改进粒子群算法的无功优化流程图
状态变量：
ｉ
无功优化数学模型包括技术目标和经济目，标本文以年运行费用为无功优化的目标函数：
ｎ
ＭｎｉＦ＝Ｋ × ｆ × ＋［（ × ｃ］ｏＰ丁 ∑ ＱＣ）０ｉ
ｆ１：
≤ ≤ Ｖ（ｍｉ＝１２ … ，），，ｎ
８２５
佳木斯大学学报（自然科学版）

粒子群优化算法在电力系统中的应用

粒子群优化算法在电力系统中的应用摘要：粒子群算法是一种新的智能优化算法，它是对生物群体协同优化能力的研究，是一种针对每个粒子追求自身最优粒子和全局最优位置的一种启发式随机优化算法。

在随机搜索的过程中，此算法收敛于最优粒子群优化算法。

详细介绍了基本粒子群优化算法和改进的粒子群优化算法，并进行仿真研究，简要阐述了该算法在电力系统中优化应用情况，以期为日后的相关工作提供参考。

关键词：粒子群算法；智能优化算法；人工生命；计算技术引言双眼皮人工生命用来研究人工系统的基本特征，它主要包括利用计算技术研究生物现象，利用生物技术研究和计算问题。

另外，生物系统是社会系统的一部分，对其研究主要利用的是局部信息，而仿真系统中则很可能发生不可预知的群体行为。

在计算智能领域中，主要有粒子群优化算法（PSO）和蚁群算法（ACO）2种基于群体智能的算法。

粒子群优化算法是基于模拟鸟群觅食的过程而创立的，它具有参数调整简单、容易实现等优点，且优化效果良好。

目前，这种算法已被广泛应用于智能控制、模糊控制和专家控制方面。

蚁群算法主要是模拟蚁群采集食物的过程而创立的，它适用于解决离散优化问题。

一、粒子群优化算法工作原理粒子群优化 PSO（Particle Swarm Optimization）算法是一种基于集群智能的随机优化算法，最早由Kennedy 和 Eberhart 于 20 世纪 90 年代提出。

粒子群算法的基本思想是[4]：优化问题的每一个解称为一个粒子。

定义一个符合度函数来衡量每个粒子解的优越程度。

每个粒子根据自己和其它粒子的“飞行经验”群游，从而达到从全空间搜索最优解的目的。

具体搜索过程如下：每个粒子在解空间中同时向两个点接近，第一个点是整个粒子群中所有粒子在历代搜索过程中所达到的最优解，被称为全局最优解 gbest；另一个点则是每个粒子在历代搜索过程中自身所达到的最优解，这个解被称为个体最优解 pbest。

每个粒子表示在 n 维空间中的一个点，用 xi = [ xi1，xi2，⋯，xin ]表示第 i 个粒子，第 i 个粒子的个体最优解（第 i个粒子最小适应值所对应的解）表示为 pbesti = [pi1，pi2，⋯，pin ]；全局最优解（整个粒子群在历代搜索过程中最小适应值所对应的解）表示为 gbesti = [pbest1，pbest2，⋯，pbestn]；而 xi的第 k 次迭代的修正量（粒子移动的速度）表示为：其中 m 为粒子群中粒子的个数；n 是解向量的维数。

基于改进粒子群算法的配电网重构的研究

ａｅｃｎｉｅｅ．Ａｅｉｅｔｉｈｒｔｇｓｄｔｖｒｏｅｄｓｄａｔｇｆｅｐｒｉｌｒａｇｒｈｒｏｓｄｒｄｎｗｒｉｗｅｇｔｔｅｙｉｕｅｏｅｃｍｅｔｉａｖｎａｅｏｔａｃｅｓｍｌｏｉｍ．ｎａｓａｓｏｈｈｔｗａｔ
综合费用改进的粒子群算法计算速度快，目函数更贴近配电网重构的实际情况。标
关键词：电力系统；配电网络；网络重构；粒子群优化算法；综合费用
中图分类号：Ｔ２．Ｍ７７２文献标识码：Ａ文章编号：１０ —６１（０６６０２・４０７２９２０）０－０００
Ｋｅｒｓｏｒｙｔｄｓｉｕｉｎｅｏｋｒｃｎｇｒｔｎｐｒｃｍｉｐｉｚｔｎ（Ｓ；ｏｒｈｎｉｙｄ：ｗｅｓｍ；ｉｒｔｔｒ；ｏｆｕａｏ；ａｔｌｓｗｏｐｓｅｔｂｏｎｗｅｉｉｉｅｗａｔａｏＰＯ）ｍｐｅｅｓｅｏｍｉｉｃｖ
ｒｃｎｇｒｔｎｔｄｃｅｃｍｐｅｅｓｅｏｔｃｒｉｇｔｉａｉｎｏｔｅｄｓｒｕｉｎｎｔｏｋｒｃｎｇｒｔｎｅｏｆｕａｉｒｕｅｈｏｒｈｎｉｓ．ｏｄｎｓｔｔｆｈｉｔｂｔｅｒｏｆｕａｉ，ｉｏｏｅｔｖｃＡｃｏｕｏｉｏｗｅｉｏ
ＤｉｒｂｔｏｅｗｏｋｒｃｎｉｕａｉｎｂｓｄｏｍｐｏｅａｔｌｗａｍｓｉｕｉｎｎｔｒｅＯｆｒｔａｅｎｉｒｖｄｐｒｉｅｓｒｔｇＯｃｏｔｍｉａｉｎａｇｒｔｍｐｉｚｔｏｌｏｉｈ

基于粒子群算法的配电网优化设计

基于粒子群算法的配电网优化设计一、粒子群算法简介粒子群算法（PSO算法）是一种进化计算算法，它是通过模拟鸟群觅食的行为而发展起来的。

粒子群算法模拟了鸟群觅食的过程，每个个体都是一个“粒子”，每个粒子在解空间中随机漫步，当它发现了比自己更好的位置（解）时，就向那个位置移动，同时也向着其历史最佳位置移动。

通过粒子之间的信息交流和学习，整个群体呈现出聚集和分散的行为，最终可以找到全局最优解。

在配电网的优化设计中，主要涉及到的问题包括线路的选址、负荷的合理分布、设备的容量配置等。

基于粒子群算法的配电网优化设计可以通过以下步骤实现：1. 确定优化目标在进行配电网优化设计时，需要确定优化的目标，例如最小化系统损耗、最优化线路容量配置、减小负载不平衡等。

这些优化目标可以通过数学模型和约束条件进行量化表达。

2. 粒子群初始化根据配电网的特点和要求，初始化粒子群的位置和速度。

每个粒子表示一个解，其位置和速度表示了解的当前状态和搜索方向，需要确保所有粒子的初始化位置广泛分布，以便覆盖整个解空间。

3. 适应度评估对于每个粒子的位置，计算其适应度值，即优化目标函数的值。

适应度值越小，说明解越优，同时也更新每个粒子的历史最优位置。

4. 更新位置和速度根据每个粒子的历史最优位置和群体最优位置，更新粒子的速度和位置。

速度和位置的更新需要考虑惯性因子、加速度系数和随机扰动等因素。

5. 收敛与终止条件迭代更新粒子的位置和速度，直到达到设定的终止条件。

通常可以设置最大迭代次数或者当适应度值收敛到一个阈值时停止迭代。

6. 输出最优解当算法达到终止条件时，输出最优解。

该最优解对应于配电网的最优设计，通过分析其各个参数可以得到最优的设备配置和线路布置。

为了验证基于粒子群算法的配电网优化设计方法的有效性，我们选择某个城市的实际配电网进行案例分析。

该城市的配电网由多个变电所、主干线路、支路和负荷组成，目标是最小化系统损耗，确保各个负荷得到合理供电。

基于模拟退火——二进制粒子群优化算法的配电网重构

以通过调整这些开关的开合状态来改变电网运行方
式，以提高电网运行的经济性和安全性，保证供电
质量。任何一个配电网，理论上都存在一个最优的网络结构，在这个最优结构下，各负荷点的运行电压、
ＰＯ算法：该算法是模拟鸟群觅食过程中的迁徙和Ｓ）群集行为而提出的一种基于群体智能演化计算技
１引言
配电网具有环网设计开环运行的特点，在配电网络中存在大量的开关，主要包括联络开关和分段
开关。联络开关在通常运行情况下打开，用于提供可选的供电通道；分段开关在通常运行情况下闭合，
适的全局冷却过程，包括确定起始冷却温度、冷却率、每次交换支路的数目及每个温度下交换支路的总数等，然后计算新的网络潮流结果、评估网损，如果网损减小则保留新的网络结构，否则按照一定的概率接受新的网络结构。继续交换开关，直到达到最大开关交换数目；继续冷却，直到符合结束判
对粒子的速度ｖ则不做限制。根据速度的大小来选扣
力较强、收敛速度较快以及模拟退火算法具有跳出局部最优解能力较强的特点，将两种算法相结合，提出了一种简单的模拟退火和二进制粒子群相混合的优化算法，并通过ＩＥｌ节点系统的算例计算结ＥＥ６
果表明：该算法可以有效避免陷入局部极值点的缺点，可以提高进化后期的收敛速度和精度，验证了模拟退火一二进制粒子群混合优化算法的正确性和有效性。

基于免疫二进制粒子群算法配电网重构

基于免疫二进制粒子群算法的配电网重构摘要：本文基于免疫二进制粒子群优化算法，将求解配电网重构的问题转化为以网损最小为目标函数的非线性整数优化问题。

针对配电网闭环设计、开环运行的特点引入基于网孔的开关编码策略，对二进制粒子群算法进行了改进并成功应用于配电网重构中，该方法减少了不可行解的数量，提高了计算速度；同时又结合免疫算法的机理保持种群的多样性，抑制了二进制粒子群算法易“早熟收敛”的问题，提高了算法在整个解空间的搜索能力，加快收敛速度。

通过对ieee16节点典型的配电网算例的重构，验证了免疫二进制粒子群算法在配电网重构中的有效性和实用性。

关键词：配电网络重构；二进制粒子群算法；免疫算法；全局优化1 引言配电系统是从配电变压器到用户端传输电能的网络，通常具有闭环设计、开环运行的特点。

配电线路中存在大量常闭的分段开关以及少量常开的联络开关。

通过改变分段开关、联络开关的开合状态可以改变配电网络的结构，从而达到减小网络损耗、平衡负荷、消除过载、提高供电可靠性的目的。

粒子群优化算法(pso)源于对简单社会系统的模拟，是一种基于群体智能的优化技术[1]。

在该算法中，每个优化问题的候选解都是搜索空间中一个粒子的状态，每个粒子都有一个由被优化函数所决定的适应值，同时还有一个速度决定它们飞行的方向和距离。

粒子根据自身及同伴的飞行经验进行动态调整，也可以说是跟踪个体最好位置和全局最好位置来更新自身，从而寻求解空间中的最优区域。

与遗传算法相比，粒子群优化算法没有选择、交叉与变异等过程，因此算法具有结构相对简单、运行速度快、收敛性好等优点，目前已被应用于模糊系统控制、函数优化、神经网络训练等领域。

本文将二进制粒子群算法(dpso)[2]应用于解决配电网重构问题，以网损最小为目标函数，针对配电网闭环设计、开环运行的特点，引入基于网孔的开关编码策略，对二进制粒子群算法进行了改进，并成功应用于配电网重构中。

该方法减少了不可行解的数量，提高了计算速度；同时又结合免疫算法的机理保持种群的多样性，避免了二进制粒子群算法易“早熟收敛”的问题，提高了算法在整个解空间的搜索能力，加快收敛速度。

基于粒子群遗传算法的配电网络重构

２）以均衡负荷分布及供电质量为目标的函数表
约束；４）节点电压约束。
收稿日期：２０１４ — ０１ — ０４
２Ａ）和粒子群算法（ＰＳＯ）的进化（或迭代）都是在上一次计算结果基础上进行的，两种算法
１配电网网络重构问题描述
１．１目标函数
配网重构的优化目标函数有很多种．常见的有以下３种：
１）以系统有功网损最小作为目标的函数表达式
为：
ｍｉｎｈ（Ｘ）＝Ａ＋人Ａ
１．２约束条件
达式：
Ｊ￣＝ｍｉｎＬＢ１砉
路的功率和支路容量。
（２）
紧密的地方。由于配电网中的电压等级相对较低。因此会消耗大量的有功功率。相关数据显示，配电网上损耗的有功功率约占全部线路损耗的６０％。通过配
第２期总第２３６期
２０１４年２月
农业科技与装备
Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒ￣Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＥｑｕｉｐｍｅｎｔ
Ｎｏ．２ＴｏｔａｌＮｏ．２３６
Ｆｅｂ．２０１４
约束（开关的操作必然是成对的，即每闭合一开关，必然要打开另一个开关）和无网络 “ 孤岛” ；３）线路容量
式中：，Ｑ，，Ｒ分别为配电网中第条支路的母线电压、无功功率、有功功率、电阻阻值。

粒子群优化算法及其在电力系统中的应用

粒子群优化算法及其在电力系统中的应用粒子群优化算法(PSO)是一种近来流行的用于进行局部和全局最优解搜索的非梯度的方法。

它是模拟自然那些对环境中的潜在最优位置具有智能感知能力的生物行为来获取最优解，例如鸟群或鱼群等。

粒子群优化算法通过一组特殊称为“粒子”的随机搜索点，搜索和确定解决问题的最优解。

粒子群优化算法具有简单、快速和易于实施三个特点，在计算机系统中有广泛的应用。

粒子群优化算法可以广泛应用于优化电力系统。

首先，它可以用于解决电力系统供电状态设计的优化问题，其中的目标函数可以为最小总风险以及最小损耗等。

其次，粒子群优化算法可以用于优化电力系统规划和容量收费问题。

这些问题主要涉及到最小成本优化以及各电力设备和市场参与者之间的容量平衡问题。

最后，粒子群优化算法可以用于解决电力系统的控制问题，比如风电控制问题、负荷控制问题和电压控制问题。

粒子群优化算法在电力系统中的典型应用有拓扑优化，主要用于预测电力系统的未来拓扑，可以消除或减少电力系统的潜在风险;功率设施优化，用于优化功率系统负荷、电压等通用问题;可再生能源配置优化，主要应用于将可再生能源有效地分配到电网中;运行和控制优化，主要用于电力系统的供电和负荷控制;电力市场优化，主要用于重新进行电力市场定价，以保证电力系统的高可靠性和低成本;高层电力系统投资优化，主要用于高效地进行大型电力系统的投资和运行决策。

粒子群优化算法可以非常快速、高效和精确地解决电力系统的优化问题，无论是设计、控制还是优化都能获得满意的效果。

粒子群优化算法同时具有灵活性和可扩展性等优势，不仅可以应用于电力系统，也可以应用于其他复杂系统中。

基于以上总结，可以得出结论：粒子群优化算法是当今一种重要的智能优化方法，能有效地解决电力系统的优化问题，能广泛应用于拓扑优化、功率设施优化、可再生能源配置优化、运行和控制优化、电力市场优化以及高层电力系统投资优化等领域，为电力系统在安全，经济和高效运行方面提供了有效的手段。

粒子群算法研究及其工程应用案例

粒子群算法研究及其工程应用案例一、概述随着现代制造业对高精度生产能力和自主研发能力需求的提升，优化指导技术在精确生产制造领域中的应用日益广泛。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）作为一种基于群体智能的优化算法，因其结构简单、参数较少、对优化目标问题的数学属性要求较低等优点，被广泛应用于各种工程实际问题中。

粒子群算法起源于对鸟群捕食行为的研究，通过模拟鸟群或鱼群等群体行为，利用群体中的个体对信息的共享，使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而找到最优解。

自1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出以来，粒子群算法已成为一种重要的进化计算技术，并在工程应用中展现出强大的优势。

在工程应用中，粒子群算法可用于工艺参数优化设计、部件结构轻量化设计、工业工程最优工作路径设计等多个方面。

通过将粒子群算法与常规算法融合，可以形成更为强大的策略设计。

例如，在物流路径优化、机器人路径规划、神经网络训练、能源调度优化以及图像分割等领域，粒子群算法都取得了显著的应用成果。

本文旨在深入研究粒子群算法的改进及其工程应用。

对优化理论及算法进行分析及分类，梳理粒子群算法的产生背景和发展历程，包括标准粒子群算法、离散粒子群算法（Discrete Particle Swarm Optimization, DPSO）和多目标粒子群算法（Multi Objective Particle Swarm Optimization Algorithm, MOPSO）等。

在此基础上，分析粒子群算法的流程设计思路、参数设置方式以及针对不同需求得到的改进模式。

结合具体工程案例，探讨粒子群算法在工程实际中的应用。

通过构建基于堆栈和指针概念的离散粒子群改进方法，分析焊接顺序和方向对高速铁路客车转向架构架侧梁的焊接残余应力和变形的影响。

同时，将粒子群算法应用于点云数据处理优化设计，提高曲面重建和粮食体积计算的精度和效率。

粒子群优化算法理论及应用

粒子群优化算法理论及应用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为。

它具有简单易实现、收敛速度快等优点，被广泛应用于函数优化、机器学习、图像处理、工程设计等领域。

粒子群优化算法以群体的方式来解决优化问题，其中每个个体被称为粒子，每个粒子代表一个解。

粒子的目标是找到最优解或尽量接近最优解。

每个粒子通过迭代不断地更新自身的位置和速度，以及记录自身的最佳位置和全局最佳位置，通过群体的协作来逐渐靠近最佳解。

粒子的位置表示解空间中的一个候选解，速度表示粒子移动的方向和距离。

每个粒子根据自己的当前位置和速度，以及最佳位置和全局最佳位置，更新自己的速度和位置。

这种更新过程包括两个方面的信息：个体认知（局部）和群体认知（全局）。

个体认知是指粒子根据自身经验来更新速度和位置，群体认知是指粒子根据全局最佳位置来更新速度和位置。

具体算法步骤如下：1.初始化粒子群，包括粒子的初始位置和速度。

2.对于每个粒子，根据当前位置计算适应度值，并记录个体最佳位置。

3.根据全局最佳位置，更新每个粒子的速度和位置。

4.判断是否达到停止条件，如果没有，则返回第2步；否则输出全局最佳位置作为最优解。

粒子群优化算法有很多应用。

其中最常见的是在函数优化中。

通过寻找函数的最小值或最大值，可以帮助解决实际问题中的约束优化、参数优化、函数拟合等任务。

在机器学习领域，粒子群优化算法可以用于优化神经网络中的权重和阈值，提高神经网络的性能。

在图像处理中，可以利用粒子群优化算法来进行图像分割、特征选择和图像重建等任务。

在工程设计中，粒子群优化算法可以用于优化传感器布局、机器人路径规划、电力系统调度等问题。

总之，粒子群优化算法是一种简单而有效的优化算法，可以用于解决各种优化问题。

通过模拟生物群体的行为，粒子群优化算法能够快速找到最优解或近似最优解，广泛应用于科学研究和工程实践中。