【摘要】：提出了一種全新的遷移蜂群優(yōu)化算法,并應用到電力系統(tǒng)無功優(yōu)化問題.利用Q學習的試錯與獎勵機制構造蜂群的學習模式,并采用強化學習的行為遷移技術實現(xiàn)蜂群的遷移學習.為解決算法求解多變量優(yōu)化問題遇到的維數(shù)災難,提出了狀態(tài) 組合動作鏈的方式將狀態(tài) 動作空間分解成若干低維空間,明顯降低算法的計算難度.仿真結果表明:本文所提算法可以保證最優(yōu)解質量的同時,尋優(yōu)速度能提高到傳統(tǒng)啟發(fā)式智能算法的4～67倍左右,非常適用于大規(guī)模復雜系統(tǒng)非線性規(guī)劃問題的快速求解.
[Abstract]:A new algorithm of migrating bee colony optimization is proposed and applied to reactive power optimization of power system. The learning model of bee colony is constructed by using the mechanism of trial and error and reward of Q learning, and the behavior transfer technology of reinforcement learning is adopted to realize the transfer learning of bee colony. In order to solve the dimensionality disaster encountered by the algorithm in solving the multivariable optimization problem, a method of combining the state action chain is proposed to decompose the state action space into some low-dimensional spaces, which obviously reduces the computational difficulty of the algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm can guarantee the quality of the optimal solution and increase the speed of optimization to about 467 times that of the traditional heuristic intelligent algorithm. It is very suitable for solving nonlinear programming problems of large-scale complex systems.
【作者單位】： 華南理工大學電力學院;

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