应用反向学习策略的群搜索优化算法。应用反向学习策略的群搜索优化算法

关于java程序员发展需要学习的路线整理集合 技术 应用技术 计算机基础知识 cpu mem disk net 线程，进程 第三方库 poi Jsoup zxing Gson 数据结构 树 栈 链表 队列 图 操作系统 linux 代码控制 自动化代码检查 sonar 代码规范 *Java开发规范手册 UMPAY——编码规范 日志规范 异常规范 网络 协议 TCP/IP HTTP hession file HTTPS 负载均衡 容器 JBOSS tomcat resin jetty 容灾

应用反向学习策略的群搜索优化算法

电力系统经济调度问题是电力系统中的一个重要的研究课题,针对该问题,提出一种改进粒子群优化(ODPSO)算法.改进算法在搜索前期,采用广义的反向学习策略,使算法能够快速地靠近较优的搜索区域,从而提高收敛速度;在搜索后期,借鉴差分进化算法的进化机制设计改进的变异和交叉策略,对当前种群的最优粒子进行更新,从而提高种群的多样性,进而协助算法获得全局最优解.为了验证改进粒子群优化算法的有效性,对CEC2006提出的22个基准约束测试函数进行仿真,结果表明改进算法相比其他算法在寻优精度和稳定性上更具优势.最