基于滤子混合协同进化算法的无功优化

发布时间：2018-03-18 22:49

  本文选题：混合整数非线性规划　切入点：滤子技术　出处：《控制与决策》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：混合整数非线性规划问题存在于大量工程和管理中,针对此问题提出一种滤子混合协同进化算法.利用滤子技术代替罚函数处理约束条件,采用混合编码和由差分进化算法与遗传算法异构的种群协同解决混合整数变量问题,引入基于平均熵和Logistic混沌初始化增加算法鲁棒性,利用自适应缩放因子和精英交流学习策略构成策略协同,与种群协同耦合,以提高算法搜索能力.以IEEE30节点测试系统进行无功优化为例,仿真结果表明所提出的算法具有全局搜索能力和有效性.
[Abstract]:Mixed integer nonlinear programming problem exists in a large number of engineering and management. A filter hybrid coevolutionary algorithm is proposed to solve the problem. The filter technique is used instead of the penalty function to deal with the constraints. The mixed integer variable problem is solved by the hybrid coding and the cooperation between the differential evolution algorithm and the heterogeneous population of the genetic algorithm. The robustness of the algorithm is increased based on the average entropy and Logistic chaos initialization. The adaptive scaling factor and elite learning strategy are used to construct the cooperative strategy, which is coupled with the population to improve the search ability of the algorithm. The reactive power optimization of the IEEE30 node test system is taken as an example. Simulation results show that the proposed algorithm has global search ability and effectiveness.
【作者单位】： 新疆大学电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51575469)
【分类号】：TP18

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本文编号：1631654