按类别扩展不等式约束的内点优化算法

发布时间：2019-01-09 16:50

【摘要】：内点法是求解复杂优化问题的重要算法,对不等式约束的处理是影响算法性能的关键因素之一,更严苛的不等式约束标志着更好的优化指标和更差的收敛性。为缓解这种矛盾,提出一种按类别松弛不等式约束的内点法,称为类扩展内点法。通过在同种类别的不等式约束方程中增加相同的类扩展变量,并在目标函数中用罚因子迫使类扩展变量的平方和趋向0实现该目的。该方法在原优化问题有解时给出高度近似的结论,在某些优化问题因不等式约束过紧无解时给出约束需放开的幅度以及对应的最优解,在某些优化问题因迭代方向偏差无解时扩展有效的搜索路径而有解。最优潮流的算例验证了所提方法的有效性。
[Abstract]:Interior point method is an important algorithm for solving complex optimization problems. The treatment of inequality constraints is one of the key factors affecting the performance of the algorithm. In order to alleviate this contradiction, an interior point method with class relaxation inequality constraints is proposed, which is called class extended interior point method. This purpose is achieved by adding the same class extended variables to the same class of inequality constraint equations and forcing the square sum of class expansion variables to 0 in the objective function. The method gives a highly approximate conclusion when the original optimization problem has a solution. When some optimization problems are too compact and no solution due to inequality constraints, the amplitude of the constraints to be released and the corresponding optimal solution are given. Some optimization problems have solutions due to the extended and efficient search path when the iterative direction deviation is not solved. The effectiveness of the proposed method is verified by an example of optimal power flow.
【作者单位】： 中国电力科学研究院;
【分类号】：TM711

【参考文献】

相关期刊论文 前3条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2405880