【摘要】：以聚類系數(shù)大且平均路徑短的NW(Newman-Watts)型小世界網(wǎng)絡(luò)作為粒子群的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),提出NW型小世界鄰域粒子群優(yōu)化算法(SW-PSO)。典型高維基準(zhǔn)測試函數(shù)表明,該算法能有效避免基本PSO算法因群體間信息交互過快而陷入局部最優(yōu)解的問題。將新算法應(yīng)用于含風(fēng)電場電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題的優(yōu)化求解,并根據(jù)優(yōu)化調(diào)度的實(shí)際需求采用相應(yīng)的調(diào)整策略以修正粒子,保證粒子在可行域中飛行尋優(yōu),使新算法的尋優(yōu)精度顯著提高。仿真實(shí)例表明,SW-PSO算法比傳統(tǒng)PSO算法尋優(yōu)效果好,是一種求解復(fù)雜大規(guī)模非線性規(guī)劃問題的新方法。
[Abstract]:The NW (Newman-Watts) type small world network with large clustering coefficient and short average path is used as the topology of the particle swarm optimization (PSO), and the NW type small world neighborhood particle swarm optimization algorithm (SW-PSO) is proposed. Typical high-dimensional benchmark functions show that the algorithm can effectively avoid the problem of the basic PSO algorithm falling into the local optimal solution because of the fast information exchange between groups. The new algorithm is applied to the optimal solution of the economic dispatch problem of the power system with wind farm. According to the actual demand of the optimal dispatching, the corresponding adjustment strategy is adopted to correct the particles to ensure the particle flying in the feasible region to find the optimum. The optimization accuracy of the new algorithm is improved significantly. The simulation results show that the SW-PSO algorithm is better than the traditional PSO algorithm and is a new method for solving complex large-scale nonlinear programming problems.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)機(jī)械與電子控制工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(50776005) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2011JBM103)
【分類號】：TM73;TM614

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2330167