【摘 要】
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Tabu搜索(TS)算法具有强大的全局优化性能,而局部搜索受到分散性的影响,性能并不理想;蚁群最优(ACO)算法则相反,它的正反馈机制使得算法具有强大的局部搜索性能,而其全局优化
【机 构】
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南京南瑞继保电气有限公司(江苏省南京市)
【出 处】
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2004全国电力系统自动化学术交流研讨大会
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Tabu搜索(TS)算法具有强大的全局优化性能,而局部搜索受到分散性的影响,性能并不理想;蚁群最优(ACO)算法则相反,它的正反馈机制使得算法具有强大的局部搜索性能,而其全局优化性能则很大程度上与蒸发系数的选择有关,选择不合适容易使算法陷于局部最优.为了充分利用这两种算法的优点,弥补它们各自的缺点,文中将TS算法和ACO算法进行了组合,提出了TS-ACO混合算法,并用于求解配电网规划问题.在同时考虑配电网络扩展的固定费用和与电能损失相关的变化费用的基础上给出了配电网规划的非线性混合整数规划模型,并采用TS-ACO混合算法来求解.最后,将文中提出的方法在一具有6个变电所、102条馈线段的配电网络上进行了测试.结果表明,提出的方法是有效可行的.
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