基于变尺度混沌粒子群算法的梯级水电站水库优化调度研究

将混沌和变尺度思想引入粒子群算法中,提出一种变尺度混沌粒子群算法,并将其应用于梯级水电站水库优化调度中.该算法采用混沌初始化粒子的位置和速度;再利用混沌提高了种群的多样性和粒子搜索的遍历性;最后采用变尺度思想,根据搜索进程不断缩小优化变量的搜索空间,来改善PSO算法摆脱局部极值点的能力,提高算法的全局优化能力.计算结果...     

改进混沌优化算法在二级倒立摆控制中的应用

针对二级倒立摆模糊控制器需要对大量参数进行调整,以及可能出现的规则爆炸问题,本文提出了一种基于混沌优化的模糊控制器的设计方法。将常规模糊控制器进行加权变论域处理,并且对常规混沌优化方法进行改进,采用新的二次载波方式将优化变量转变成混沌变量,通过混沌搜索的方式对当前工作点进行扰动,在搜索过程中通过时变参数的初始值的设定逐渐减少扰动幅度。本文使用Matlab/Simulink对二级倒立摆进行优化仿真研究,分析比较了各种方法的控制效果。结果表明模糊控制器经过混沌搜索的优化后,具有良好的鲁棒性好和适应性。本文提出的改进的混沌优化算法对多变量快速时变系统的模糊控制器的设计提供了一种有效的改进方法。     

改进的混沌优化算法研究

分析了一类混沌优化算法所存在的不足,即在二次载波过程中只是在近似最优解的单侧邻域内进行搜索,同时可调参数也不能随着搜索进程的变化而变化,使得寻优结果并不是很理想。对此进行了适当地改进,利用混沌变量对当前点进行扰动,并且通过时变参数逐渐减小搜索进程中的扰动幅度,同时,以一定方式确定了时变参数的初值。用改进后的算法对连续对象的全局优化问题进行优化,仿真结果表明,该方法可以显著提高收敛速度和精度。     

混沌时间序列的优化预测模型及算法研究

针对混沌时间序列难以预测和控制问题,提出了基于趋势的混沌预测模型,利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动,并用改进的最优化方法估计模型的参数,在其相空间中对时序未来值进行预测.算例表明,选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度,它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端,也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性.预测效果比其他时序方法要好.     

一种基于单纯形法的混沌优化算法

本文利用混沌运动的随机性、遍历性、规律性等特点,把单纯形法与混沌优化方法相结合,提出了一种混合优化算法.应用该算法对通用的测试函数进行仿真计算,结果表明,该算法简单实用,性能良好,是解决非线性优化问题的一种有效途径.     

计及静态电压稳定的变尺度混沌无功优化

选择系统有功网损作为目标函数,同时考虑满足电压水平和电压稳定性两个约束条件来探讨无功优化问题,介绍了变尺度混沌优化算法,该算法不断缩小优化变量的搜索空间并不断提高搜索精度,从而有较高的搜索效率,将该算法应用于计及静态电压稳定的电力系统无功优化问题,并对IEEE14节点系统进行了仿真计算,计算结果验证了算法的有效性．     

采用并行计算的混沌优化方法

基于混沌理论的基本概念,分析了几种不同的混沌变量用于优化问题的方法,针对混沌算法对初始值的敏感依赖性,提出了采用并行计算的混沌优化方法(P-Chaos)。令搜索从不同的初始值同时出发,降低对初始值的敏感度,加快搜索速度。对3个测试函数进行优化计算仿真的结果表明,并行混沌优化方法取得了满意的应用效果。     

加速混沌变尺度混合优化算法

提出了一种加速混沌变尺优化算法（SCOA－DFP）。首先利用加速混沌算法（SCOA）找到一点比较满意的“初始最优点”。丙以此点为初始值使用变尺度方法（DFP）进行迭代，两种方法交替进行。算法简单明子，性能良好。数值实验表明算法实用有效。     

水电站厂内经济运行中的一种混沌优化算法

针对水电站厂内经济运行的要求,依据混沌运动的遍历性,随机性“规律性”等特点,采用了一种混沌优化方法,利用混沌变量进行搜索,与常规优化相比,其收敛速度更快效率更高,且使用方便。     

一种基于混沌的优化算法

将混沌变量与梯度法相结合,提出了一种基于混沌的优化算法,该算法具有搜索全局最优解的能力。     

基于改进伪并行遗传算法的函数优化

针对遗传算法早熟和收敛速度慢的问题,在已有的伪并行遗传算法基础上对遗传操作进行改进。采用3个测试函数对改进的算法进行验证,结果表明改进的算法在函数的平均适应度值、平均运行代数、收敛概率等方面都取得了较好的结果。     

混沌优化算法的参数分析

通过一些典型的复杂测试函数,对文［１］中提出的混沌算法的效率及其参数,用统计的方法进行了详细的分析。     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

新型混沌优化方法的研究及应用

为了克服现有混沌优化方法在大空间，多变量问题中的不足，提出了一种新型的混沌优化方法，该方法利用了一类在有限区域范围内折叠次数无限的一维迭代混沌自映射进行混沌搜索，比一般的有限折叠次数代混沌自映射具有更好的混沌特性，因此，选取优化变量的搜索空间，并不断提高搜索精度，构造新型的混沌优化方法，实验算例和仿真结果表明，新型混沌优化方法具有较高的搜索效率与搜索精度，是解决优化问题的一种有效方法。     

一种结合混沌映射与梯度法的优化算法

将梯度法与混沌映射相结合,提出了一种混沌梯度算法(CGA),该算法具有搜索全局最优解的能力。     

基于改进克隆选择算法的函数优化问题

根据传统克隆选择算法的不足,提出了一种改进的克隆选择算法.设计了具有自适应能力的改进变异算子,抗体基因位变异概率取决于抗体亲和度;并提出了兼顾亲和度和浓度两种因素的改进选择算子.通过函数优化仿真实验证明了改进算法在收敛速度和寻优结果上均优于传统克隆选择算法.     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解,克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略,来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算,并与传统粒子群算法进行了比较,结果表明,该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5,且电压合格率为100％,具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度,是求解无功优化的有效方法．     

改进遗传算法在齿轮减速器优化中的应用

以一个标准齿轮减速器体积（中心距）最小为优化目标的优化模型,描述一种改进遗传算法的实现,并将之应用于两级圆柱齿轮传动的优化设计。其优化结果与单纯形的比较表明,遗传算法更能脱离局部解而取得更优解,在工程设计中具有一定的应用价值。