基于GA-WPA优化的BP神经网络目标威胁估计

在防空作战中,目标威胁估计是指挥控制过程的重要一环,是决策和指挥的重要依据。BP神经网络能够解决目标威胁估计问题,但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。提出将遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的选择、交叉和变异操作融入到狼群算法(Wolf Pack Algorithm,WPA)中,提出了GA-WPA算法,以提高狼群算法的收敛速度。在此基础上,利用所提出的GA-WPA算法对BP神经网络进行优化,确定最优初始权值和阈值。最后,将优化后的BP神经网络解决地面防空系统目标威胁估计问题。仿真实验表明,所提算法能够有效克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,能够提高目标威胁估计的准确性和适应性。     

电力系统故障诊断的萤火虫和粒子群混合算法研究

电力系统故障诊断主要就是根据保护和断路器的动作信息来判别故障区域,而找出故障元件又是其难点和主要工作,以目标函数描述其模型,则故障诊断问题转化为0-1整数规划问题。适合于智能算法求解。用粒子群算法解决该问题时收敛速快,但容易陷入局部最优值;用萤火虫算法时能够找到全局最优值,但其后期收敛速度较慢。论文融合这两种算法并用之求解故障诊断的目标函数,仿真结果表明：融合后的算法兼备两种算法的优点,能够以较快速度收敛,并找到全局最优解,且收敛精度高,稳定性好。