【摘 要】
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采用粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）和菌群优化算法（bacterial foraging optimization,BFO）相结合的、带有随机惯性因子和异步时变学习因子的改进型BFO-PSO优
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采用粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）和菌群优化算法（bacterial foraging optimization,BFO）相结合的、带有随机惯性因子和异步时变学习因子的改进型BFO-PSO优化算法,解决混合型有源滤波器中无源滤波器参数优化设计问题。通过将滤波器的无功补偿容量、补偿后滤波效果及初期投资成本作为优化目标,采用重要目标加动态常数制约法给出综合适应度函数,进而求解多目标优化问题。仿真验证了理论分析和设计的正确性,相关设计方法也可为其他类型的无源滤波
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