1、“.....减少了算法子的位置,对于个维的搜索空间,第个粒子的位置和速度可以分别表示为和。而粒子的优劣性则表示为具体目标函数的适应度值。随后,每个粒子通过个体极值和全局极值,对速度和位置进行更新,更新公式为式中为第个粒子的个体极值,具体表示为己进入高铁时代,在进行高速列车的外观造型设计时,设计目标是减小风阻系数,此时需要考虑的因素很多,如风窗角度扰流板形状参数车头形状控制参数等,如何在组设计参数中寻找最优的组合将风阻系数减小到最低程度等。所有这些问题都可以通过抽象建立个数学模型,通过求解这个最优化模型,得到目标问题的最优值。吸引排斥粒带精英策略的快速非支配排序遗传算法可实现干式空心电抗器的多目标优化,次运行就可以得到多个非支配最优设计结果优化算法的理论基础最优化问题贯穿在科学研究工程实践金融管理等诸多领域中......”。

2、“.....优化的目标是在定的限制条件下,找到组最优的匹配参数值,基于含扰动的改进吸引排斥粒子群算法的电力系统无功优化原稿物流配送中心的选址问题,如何选择最佳的配送地址使得既能保证客户更快的收到货物且所花费用最小电网规划问题,即寻找个既满足用户对负荷的需求,并保证在正常及合理事故的条件下正常供电,且经济效益最好的配电网络系统目前我们国家己进入高铁时代,在进行高速列车的外观造型设计时,设计目标是减小风阻系数,此时需引言干式空心电抗器的设计是在满足电感电流电流密度和包封温升等要求的基础上,确定电抗器的内径包封数各包封的层数导线线径以及各层导线的匝数等结构参数目前......”。

3、“.....生活中的许多重要问题都涉及从众多的可行方案中选择个最好的解决方案。优化的目标是在定的限制条件下,找到组最优的匹配参数值,使目标问题产生最理想的结果,即函数值达到最小或最大。例如,当前快速发展的物流行业电抗器优化设计问题的全局最优解是未知的,要直观地确定哪种变异算子适合其优化问题是非常困难的,因此本文考虑把上述种变异都用于本文的优化问题中结语本文提出了种含扰动的改进吸引排斥粒子群算法。通过对改进吸引排斥粒子群算法中全局极值进行优化,算法可以降低陷入局部最优的可能性,保证物种的多样性。并将该算法应式为式中,为第个粒子位置的第维为常数为搜索空间最长对角线的长度为随机序列这里的变异采用了种随机序列,它们分别服从,上的均匀分布标准高斯分布和标准柯西分布,与之相应的算法分别记为算法算法和算法均匀变异高斯变异和柯西变异都是比到电力系统无功优化问题中......”。

4、“.....含扰动的改进吸引排斥粒子群算法降低了有功损耗能更好地跳出局部最优解收敛性更好解的质量更高。该算法在电力系统无功优化等方面有更广阔的应用前景。关键词无功优化有功损耗含扰动的改进吸引排斥粒子群算参考文献王凌谊,候世英,吕厚余,等电力系统无功优化与无功补偿电气应用,陈珩电力系统稳定分析版北京中国电力出版社,刘哲,赵冬梅,张旭基于混沌蚁群算法的电力系统无功优化现代电力,。多样性引导的吸引排斥粒子群优化算法虽然算法在定程度上提高了种群的多样性,减少了算法生的扰动过大,这里柯西变异的范围设定为,由于干式空心电抗器优化设计问题的全局最优解是未知的,要直观地确定哪种变异算子适合其优化问题是非常困难的,因此本文考虑把上述种变异都用于本文的优化问题中结语本文提出了种含扰动的改进吸引排斥粒子群算法。通过对改进吸引排斥粒子群算法中全局极值进行优化......”。

5、“.....减少了算法的早熟收敛问题,但是由于它对多样性的控制比较单,并没有充分发挥多样性引导的潜力本文提出了多样性引导的吸引排斥粒子群优化算法,提出当进化群体或个体极值群体的多样性小于下限值时,以概率对粒子的位置进行变异,使得粒子在群体多数的导数信息,但为了满足电感等式约束需要大量的计算伸缩保差法对等式约束自适应处理,提高了计算效率遗传算法具有较强的全局搜索能力,局部搜索能力较弱混合遗传算法在遗传算法中引入了单纯形局部搜索,提高了算法的局部搜索能力和优化效率设计变量重构法在设计中需要先利用遍历法对重构的设计变量进行寻优,非常耗时改到电力系统无功优化问题中。节点系统的计算结果表明与粒子群算法含扰动的粒子群算法等优化算法相比,含扰动的改进吸引排斥粒子群算法降低了有功损耗能更好地跳出局部最优解收敛性更好解的质量更高。该算法在电力系统无功优化等方面有更广阔的应用前景......”。

6、“.....如何选择最佳的配送地址使得既能保证客户更快的收到货物且所花费用最小电网规划问题,即寻找个既满足用户对负荷的需求,并保证在正常及合理事故的条件下正常供电,且经济效益最好的配电网络系统目前我们国家己进入高铁时代,在进行高速列车的外观造型设计时,设计目标是减小风阻系数,此时需,提高了计算效率遗传算法具有较强的全局搜索能力,局部搜索能力较弱混合遗传算法在遗传算法中引入了单纯形局部搜索,提高了算法的局部搜索能力和优化效率设计变量重构法在设计中需要先利用遍历法对重构的设计变量进行寻优,非常耗时改进带精英策略的快速非支配排序遗传算法可实现干式空心电抗器的多目标优化,次运行就可基于含扰动的改进吸引排斥粒子群算法的电力系统无功优化原稿降低陷入局部最优的可能性,保证物种的多样性。并将该算法应用到电力系统无功优化问题中......”。

7、“.....含扰动的改进吸引排斥粒子群算法降低了有功损耗能更好地跳出局部最优解收敛性更好解的质量更高。该算法在电力系统无功优化等方面有更广阔的应用前物流配送中心的选址问题,如何选择最佳的配送地址使得既能保证客户更快的收到货物且所花费用最小电网规划问题,即寻找个既满足用户对负荷的需求,并保证在正常及合理事故的条件下正常供电,且经济效益最好的配电网络系统目前我们国家己进入高铁时代,在进行高速列车的外观造型设计时,设计目标是减小风阻系数,此时需法和算法均匀变异高斯变异和柯西变异都是比较常用的变异均匀变异产生的小扰动能够有效改善算法的局部搜索能力与高斯变异相比,柯西变异能以更大的概率产生较大的变异值,更容易逃离局部最优解但是,由于柯西变异步长较大,当搜索接近全局最优解时,容易跳出好的搜索区域而产生较差的子代为了防止柯西变异更新......”。

8、“.....关键词无功优化有功损耗含扰动的改进吸引排斥粒子群算法引言干式空心电抗器的设计是在满足电感电流电流密度和包封温升等要求的基础上,确定性较低时扩大搜索范围,增强算法跳出局部最优解的能力变异表达式为式中,为第个粒子位置的第维为常数为搜索空间最长对角线的长度为随机序列这里的变异采用了种随机序列,它们分别服从,上的均匀分布标准高斯分布和标准柯西分布,与之相应的算法分别记为算法到电力系统无功优化问题中。节点系统的计算结果表明与粒子群算法含扰动的粒子群算法等优化算法相比,含扰动的改进吸引排斥粒子群算法降低了有功损耗能更好地跳出局部最优解收敛性更好解的质量更高。该算法在电力系统无功优化等方面有更广阔的应用前景。关键词无功优化有功损耗含扰动的改进吸引排斥粒子群算考虑的因素很多,如风窗角度扰流板形状参数车头形状控制参数等......”。

9、“.....所有这些问题都可以通过抽象建立个数学模型,通过求解这个最优化模型,得到目标问题的最优值基于含扰动的改进吸引排斥粒子群算法的电力系统无功优化原稿。多样性引导的吸引排斥粒子群优化得到多个非支配最优设计结果优化算法的理论基础最优化问题贯穿在科学研究工程实践金融管理等诸多领域中,生活中的许多重要问题都涉及从众多的可行方案中选择个最好的解决方案。优化的目标是在定的限制条件下,找到组最优的匹配参数值,使目标问题产生最理想的结果,即函数值达到最小或最大。例如,当前快速发展的物流行业法的早熟收敛问题,但是由于它对多样性的控制比较单,并没有充分发挥多样性引导的潜力本文提出了多样性引导的吸引排斥粒子群优化算法,提出当进化群体或个体极值群体的多样性小于下限值时,以概率对粒子的位置进行变异,使得粒子在群体多样性较低时扩大搜索范围......”。