摘要
本文提出一种区间分割共轭梯度混沌优化算法(CSCGCOA)。新算法首先在全局搜索阶段采用混沌优化算法寻找一个次优解,寻优过程使用区间分割策略。进而以次优解为初值,局部搜索采用共轭梯度算法获得全局最优解。通过针对不同测试函数的仿真,并对比另外两个算法,结果表明新算法对初值不敏感,能有效得到全局最优解,同时具有很高的寻优速度。本文还将新算法应用于解决电力系统经济负荷分配问题,结果表明新算法是一种有效的高速算法。
本文提出一种区间分割共轭梯度混沌优化算法(CSCGCOA)。新算法首先在全局搜索阶段采用混沌优化算法寻找一个次优解,寻优过程使用区间分割策略。进而以次优解为初值,局部搜索采用共轭梯度算法获得全局最优解。通过针对不同测试函数的仿真,并对比另外两个算法,结果表明新算法对初值不敏感,能有效得到全局最优解,同时具有很高的寻优速度。本文还将新算法应用于解决电力系统经济负荷分配问题,结果表明新算法是一种有效的高速算法。
出处
《自动化博览》
2011年第S2期258-263,共6页
Automation Panorama1
基金
国家自然科学基金资助项目(基金号61074088)
关键词
混沌优化算法
区间分割
共轭梯度法
电力系统
经济负荷分配
chaos optimization algorithm
cell segmentation
conjugate gradient method
power system
economic load dispatch
