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智能優(yōu)化算法??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?雷達(dá)通信??無線傳感器

信號處理?圖像處理?路徑規(guī)劃?元胞自動機(jī)?無人機(jī)??電力系統(tǒng)

? 內(nèi)容介紹

瞬態(tài)穩(wěn)定性約束最優(yōu)潮流 (TSCOPF) 已成為當(dāng)今電力系統(tǒng)的重要工具。TSCOPF 是一個非線性優(yōu)化問題，使其求解困難，特別是對于小型電力系統(tǒng)。本文提出了一種新的優(yōu)化方法，將適應(yīng)度距離平衡 (FDB) 與人工生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化 (AEO) 算法相結(jié)合，以提高多維和非線性優(yōu)化問題的解決方案質(zhì)量。所提出的方法稱為健身距離平衡人工生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化 (FDBAEO)，也具有有效解決 TSCOPF 問題的能力。為了評估所提出的算法，它在 IEEE CEC 基準(zhǔn)和 IEEE 30 總線測試系統(tǒng)上針對 TSCOPF 問題進(jìn)行了測試。將仿真結(jié)果與基本 AEO 算法和文獻(xiàn)中報道的其他當(dāng)前元啟發(fā)式方法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，與其他算法相比，所提出的方法在解決 TSCOPF 問題時更有效地收斂于全局最優(yōu)點。這種情況表明AEO分解階段所做的設(shè)計改變更適合模擬現(xiàn)實世界中算法的運行。FDBAEO 在解決單目標(biāo)優(yōu)化和受約束的現(xiàn)實世界工程設(shè)計問題方面表現(xiàn)出了良好的表現(xiàn)。這種情況表明AEO分解階段所做的設(shè)計改變更適合模擬現(xiàn)實世界中算法的運行。FDBAEO 在解決單目標(biāo)優(yōu)化和受約束的現(xiàn)實世界工程設(shè)計問題方面表現(xiàn)出了良好的表現(xiàn)。這種情況表明AEO分解階段所做的設(shè)計改變更適合模擬現(xiàn)實世界中算法的運行。FDBAEO 在解決單目標(biāo)優(yōu)化和受約束的現(xiàn)實世界工程設(shè)計問題方面表現(xiàn)出了良好的表現(xiàn)。

? 部分代碼

%--------------------------------------------------------------------------

% SDO code v1.0.

% --------------------------------------------------------------------------

% Artificial ecosystem-based optimization (AEO)

function []=FDB_AEO()

% FunIndex: Index of function.

% MaxIt: The maximum number of iterations.

% PopSize: The size of population.

% PopPos: The position of population.

% PopFit: The fitness of population.

% Dim: The dimensionality of prloblem.

% C: The consumption factor.

% D: The decomposition factor.

% BestX: The best solution found so far.?

% BestF: The best fitness corresponding to BestX.?

% HisBestFit: History best fitness over iterations.?

% Low: The low bound of search space.

% Up: The up bound of search space.

[nPop, Dim, maxIteration, Low, Up] = problem_terminate();

function? X=SpaceBound(X,Up,Low)

? ? Dim=length(X);

? ? S=(X>Up)+(X<Low);? ??

? ? X=(rand(1,Dim).*(Up-Low)+Low).*S+X.*(~S);

end

? 運行結(jié)果

編輯

? 參考文獻(xiàn)

Sonmez, Y., Duman, S., Kahraman, H. T., Kati, M., Aras, S., & Guvenc, U. (2022). Fitness-distance balance based artificial ecosystem optimisation to solve transient stability constrained optimal power flow problem. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 1-40.

? Matlab代碼關(guān)注

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