發(fā)布時(shí)間：2018-03-18 22:49

  本文選題：混合整數(shù)非線性規(guī)劃　切入點(diǎn)：濾子技術(shù)　出處：《控制與決策》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題存在于大量工程和管理中,針對此問題提出一種濾子混合協(xié)同進(jìn)化算法.利用濾子技術(shù)代替罰函數(shù)處理約束條件,采用混合編碼和由差分進(jìn)化算法與遺傳算法異構(gòu)的種群協(xié)同解決混合整數(shù)變量問題,引入基于平均熵和Logistic混沌初始化增加算法魯棒性,利用自適應(yīng)縮放因子和精英交流學(xué)習(xí)策略構(gòu)成策略協(xié)同,與種群協(xié)同耦合,以提高算法搜索能力.以IEEE30節(jié)點(diǎn)測試系統(tǒng)進(jìn)行無功優(yōu)化為例,仿真結(jié)果表明所提出的算法具有全局搜索能力和有效性.
[Abstract]:Mixed integer nonlinear programming problem exists in a large number of engineering and management. A filter hybrid coevolutionary algorithm is proposed to solve the problem. The filter technique is used instead of the penalty function to deal with the constraints. The mixed integer variable problem is solved by the hybrid coding and the cooperation between the differential evolution algorithm and the heterogeneous population of the genetic algorithm. The robustness of the algorithm is increased based on the average entropy and Logistic chaos initialization. The adaptive scaling factor and elite learning strategy are used to construct the cooperative strategy, which is coupled with the population to improve the search ability of the algorithm. The reactive power optimization of the IEEE30 node test system is taken as an example. Simulation results show that the proposed algorithm has global search ability and effectiveness.
【作者單位】： 新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51575469)
【分類號】：TP18

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本文編號：1631654