【摘 要】
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粒子群优化算法在进化中随种群多样性减少易出现早熟收敛等问题。基于免疫克隆选择学说理论,提出了一种免疫克隆粒子群算法。在算法进化过程中,引入克隆复制算子、免疫基因算
【机 构】
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常州机电职业技术学院,浙江大学先进控制技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70471052)
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粒子群优化算法在进化中随种群多样性减少易出现早熟收敛等问题。基于免疫克隆选择学说理论,提出了一种免疫克隆粒子群算法。在算法进化过程中,引入克隆复制算子、免疫基因算子、克隆选择算子。成比例克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;免疫基因操作可以增加种群的多样性;克隆选择从所有子代、父代中选择出最优个体,避免算法退化。将该算法应用于电力系统无功优化中,以IEEE30节点的电力系统为例进行了仿真,结果表明:使用该算法优化的网损平均值更低,寻优性能更好,优化的网损值集中在比较小的区间。
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