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人工智能在最優(yōu)潮流中的應(yīng)用綜述

健電書

素可以通過模糊集理論描述此外對于不同量綱相互沖突的多目標優(yōu)化問題和綜合評判問題也適合采用模糊規(guī)劃求解模糊集理論為解決具有可伸 ,。

。

,

、

性遺傳到后代是具有穩(wěn)定收斂域的全局優(yōu)化方法 目標函數(shù)或約束條件的復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題 。

,

。

它們均可用于求解組合優(yōu)化問題以及存在

不可微的 只

縮約束的多目標優(yōu)化問題提供了新途徑在研究過程中首先出現(xiàn)的是 , ,,

。

是在具體實現(xiàn)上存在差別比較如表 表 Ta b 1 .

,

l

所示 卿

。

DC

模糊潮流模 ,

1 n o

典型模擬進化方法比較 f typ ic a l s im G A u

型其中用模糊量表示負荷和發(fā)電量的不確定性

Co m p a r is o

la te d

evo u to n a i

l

a

l, r i th m ES

s

控制變量為發(fā)電機的有功輸出[模糊模型 ,

’

「

;

然后發(fā)展到 O PF

Ac 主要算子數(shù)字串表示方式選擇方法生物模擬方式

EP

。

在約束的處理上有人將

,

問題的約 ,

交叉 二進制

變異 由解的形式?jīng)Q定

變異 由解的形式?jīng)Q定

束歸為必須遵循的硬約束和可以適當(dāng)越限的軟約

隨機種族模擬

隨機種族模擬 行為聯(lián)系

確定 個體模擬

束利用模糊集把軟約束和目標函數(shù)模糊化得到模糊 o PF問題: L“ 。

進化規(guī)則優(yōu)勢應(yīng)用領(lǐng)域

遺傳繼承求解組合優(yōu)化問題

行為聯(lián)系求解連續(xù)變t的優(yōu)化間題

文獻[ 7」在故障約束的 O PF問題中引人模糊邏輯將正常運行費用最小和故障后校正時間最短 ,

3 1 1 . .

遺傳算法 (G A ) , 、

,

的雙目標優(yōu)化問題通過確定一個裕度參數(shù)轉(zhuǎn)化為

,

,

之前有人將簡單遺傳算法 (S G A )用于 O PF的”求解提出了 sG A基本遺傳操作器[然而 sG A ,

。

,

考慮軟約束在內(nèi)的模糊單目標函數(shù) ,

。

該模糊表達式

由于搜索空間和染色體長度的限制在大系統(tǒng)的應(yīng) 用中易于陷入局部極值且收斂速度過慢 , ,

,

包括模糊目標和硬約束兩部分軟約束被并入模糊 目標 。

。

因此文 ,

,

解決了傳統(tǒng)多目標函數(shù)合成中的尋找合適權(quán) 。

重因子的困難

13]在文獻〔 12]的基礎(chǔ)上做了改進增加了改獻〔進遺傳操作器 (主要針對良種 )和概率為 0 2的一

8」文獻「針對以有功網(wǎng)損和發(fā)電總耗量最小為

系列特定問題操作器 (針對基因交換復(fù)制突變 、

、

目標的 O PF問題確定出適當(dāng)?shù)碾`屬函數(shù)將多目 ,

,

等 )仿真實驗證明改進遺傳算法 ( E G A )在大系統(tǒng) ,

標優(yōu)化問題模糊化成單目標問題然后引入滿意度將模糊 ,,

,

,

應(yīng)用中具有更高的效率和精度

。

O PF問題

進一步轉(zhuǎn)化成非線性規(guī)劃問 。

文獻 L1 4]將遺傳算法與模糊控制方法相結(jié)合

題最終通過常規(guī)方法獲得最優(yōu)解 OP F

應(yīng)用于 ,

OP F

的計算 ,

文中以

全網(wǎng)總耗量和有功網(wǎng) ,

9〕 )改善文獻〔提出用模糊二次校正方法 ( FSC S

損最小為目標函數(shù)各節(jié)點電壓的幅值為可伸縮約

的預(yù)測

一

I PA )中的互補條校正內(nèi)點算法 ( PC ,

束形成雙目標可伸縮優(yōu)化問題通過模糊化轉(zhuǎn)化成

件

。

在二次校正中 F S , ,,

CS通過模糊邏輯 ,

,

為每一互

補對估算一個更合適的障礙參數(shù)而非使用同一固定值同時通過分解僅對嚴重偏離中心路徑的互 C補對進行二次校正以加快 P I ,

單目標問題并在后續(xù)計算中對傳統(tǒng) G A作了改進按個體不同的適應(yīng)值考慮不同的雜交方式以最優(yōu)個體最少保留代數(shù)與最大遺傳代數(shù)的結(jié)合作為終 。 ,

,

PA

的收斂速度

。

止進化準則加快了進化速度并跳出局部極值獲

,

,

,

3

墓于行為模擬方法的

O PF

的應(yīng)用 行為模擬方法是基于感知 方法 ,

—

進化方法

得全局最優(yōu)解 15」文獻〔為避免 G ,

。

A

方法可能出現(xiàn)的局部極值 A

問題提出使用人工免疫算法 ( A I的方法 ,。

)解決 O P F問題 ,

。

模擬人在控制過程中的智能活動和行為特 、 、、

—

行為模型的研究 ,

根據(jù)免疫系統(tǒng)中對外來抗原的識別機制 ,

將目標函數(shù)結(jié)合一部分不等式約束條件與抗原相對 應(yīng)將搜索空間的解與抗體相對應(yīng)依據(jù)抗原與抗體的結(jié)合力以及抗體之間的結(jié)合力對解進行評價和選

性如自尋優(yōu)自適應(yīng)自學(xué)習(xí)自組織等來研究和

實現(xiàn)人工智能進化方法是一類典型的行為模擬具體方法主要包括模擬進化模擬退火等 3 1模擬進化優(yōu)化方法[’川該方法是通過對優(yōu)勝劣汰的自然進化過程進行模擬與抽象而得到的一類隨機或自適應(yīng)的優(yōu)化方法主要的 3種方法體系為遺傳算法 ( G A )進化規(guī)劃 (E P )和進化策略 (E S ) 3種方法在原理上是相似的都是基于自然選擇和遺傳機制的啟發(fā)式搜索在進化中使適應(yīng)性強的個體得以生存并將其優(yōu)良特 、

。

,

。

擇通過抗體之間的相互激勵作用提高了最優(yōu)點附 近的搜索效率并通過記憶細胞對抗體的抑制作用 ,

,

.

0

有效地擺脫局部最優(yōu)點 3 .

。

1 2 .

。

、

進化規(guī)劃 ( E P ) 16」文獻〔利用進化規(guī)劃 (E P )解決以發(fā)電費用 。

,

最小為目標函數(shù)的 O PF問題 ,

先將發(fā)電機節(jié)點的

,

,

電壓幅值和有功功率作為優(yōu)化的

控制變量引人編碼解算潮流形成初始種群;再將輸出變量的不等式

,

,

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