【摘 要】
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粒子群优化算法在农村电网无功优化领域已有广泛应用,但算法存在不足,易陷入局部极值。算法中粒子更新方式和惯性权重是影响搜索能力的关键因素,提出了一种基于引导策略的自
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粒子群优化算法在农村电网无功优化领域已有广泛应用,但算法存在不足,易陷入局部极值。算法中粒子更新方式和惯性权重是影响搜索能力的关键因素,提出了一种基于引导策略的自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization algorithm with guiding strategy,GSAPSO),该算法在种群中引入4种粒子,即主体粒子、双中心粒子、协同粒子和混沌粒子对粒子位置更新进行引导来克服算法的随机性,从而提高搜索效率;为进一步克服粒子群优化算法进化后期易陷入早熟收敛
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