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提出了一种基于粒子群算法的多目标优化方法，该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优和全局最优值，用存储池保存搜索过程中发现的非支配解；采用聚类算法裁剪非支配解，以保持解的分散性；采用动态惯性权重来平衡粒子的局部和全局搜索能力，并将该算法应用于IEEE14节点系统的多目标无功优化。
基于改进粒子群算法的多目标无功优化
【摘 要】
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提出了一种基于粒子群算法的多目标优化方法，该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优和全局最优值，用存储池保存搜索过程中发现的非支配解；采用聚类算法裁剪非支配解，以保
【机 构】
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西南交通大学电气工程学院
【出 处】
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电网与清洁能源
【发表日期】
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2009年5期
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