本文關(guān)鍵詞： 偏導(dǎo)加速果蠅優(yōu)化算法 電廠機(jī)組負(fù)荷分配 二次優(yōu)化 隨機(jī)性算法 確定性算法　出處：《中國(guó)科技論文》2015年23期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)果蠅優(yōu)化算法等進(jìn)化算法在電廠機(jī)組負(fù)荷分配問(wèn)題中準(zhǔn)確性和收斂速度的缺陷,將果蠅優(yōu)化算法作為一次優(yōu)化算法,所得結(jié)果作為偏導(dǎo)下降算法的輸入,即偏導(dǎo)下降算法作為二次優(yōu)化算法,提出一種偏導(dǎo)加速果蠅優(yōu)化算法。電廠機(jī)組負(fù)荷分配實(shí)例分析表明:偏導(dǎo)加速果蠅優(yōu)化算法保持了果蠅優(yōu)化算法原理簡(jiǎn)明、計(jì)算簡(jiǎn)潔的特點(diǎn),且在求解準(zhǔn)確性、收斂快速性、穩(wěn)定性上均優(yōu)于果蠅優(yōu)化算法、PSO算法和GA算法。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of the evolutionary algorithm such as Drosophila optimization algorithm in the load distribution problem of power plant, the optimal algorithm of Drosophila is regarded as the primary optimization algorithm, and the result is taken as the input of the partial derivative descent algorithm. As a quadratic optimization algorithm, the partial conductance descent algorithm is put forward to accelerate the fruit fly optimization algorithm. The analysis of load distribution of power plant unit shows that the optimization algorithm keeps the simple principle of fruit fly optimization algorithm. The calculation is simple, and it is superior to the PSO algorithm and GA algorithm in solving accuracy, convergence speed and stability.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：中國(guó)博士后科學(xué)基金特別資助項(xiàng)目(2014T70557)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TM62

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本文編號(hào)：1541705