【摘 要】
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电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解,但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷,因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制,提高算法效率;引入
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学软件学院,吉林化工学院信息与控制工程学院
【基金项目】
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吉林省科技发展计划项目(20190302117GX,20180101334JC,20170204020GX),吉林省发展改革委员会创新能力建设(高技术产业部分)项目(2019C053-3).
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电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解,但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷,因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制,提高算法效率;引入正余弦搜索机制,加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动,防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明,该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上,性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.
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