【摘 要】
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分析了微粒群算法易陷入局部最优和进化后期收敛速度慢且精度较低的缺陷,针对即使在同一迭代时期,不同的微粒的惯性权值所调节的局部搜索能力和全局搜索能力的差异的基础上,
【机 构】
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上海电机学院电气学院,华东理工大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金No.70773041, 上海市教委重点学科No.J51901,上海市教委科研创新重点项目资助N0.9ZZ211, 闵行区-上海电机学院区校合作项目No.08Q07
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分析了微粒群算法易陷入局部最优和进化后期收敛速度慢且精度较低的缺陷,针对即使在同一迭代时期,不同的微粒的惯性权值所调节的局部搜索能力和全局搜索能力的差异的基础上,提出了一种在同一迭代时期,个体惯性权重随个体的适应值自适应调整的方法。另外,在进化后期,防止种群多样性变差和易陷入局部最优,提出了柯西变异算子,使这些微粒能及时跳出局部极值,通过典型的4种测试函数的测试和比较,表明改进的算法精度更高,收敛速度更快。然后将改进的微粒群算法用于风电场风速概率分布模型的优化,与常规的统计方法相比,表明该方法具有更高的拟
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