改進(jìn)粒子群算法在V2G中的應(yīng)用課件_第1頁
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改進(jìn)粒子群算法在V2G調(diào)度中的應(yīng)用介紹各種算法比較基本粒子群算法改進(jìn)的粒子群算法下一階段主要工作1 幾種常見優(yōu)化算法優(yōu)缺點(diǎn)2 基本粒子群算法(PSO)粒子群優(yōu)化算法基本思想是受許多鳥類的群體行為進(jìn)行建模與仿真研究結(jié)果的啟發(fā)，其模型以及仿真算法主要是利用了生物學(xué)家Hepper的模型。PSO算法是一類隨機(jī)全局搜索技術(shù)，通過粒子個(gè)體綜合歷史信息和社會(huì)信息發(fā)現(xiàn)復(fù)雜搜索空間中的最優(yōu)區(qū)域。2.1 算法基本思路搜索空間D維，群體規(guī)模m，第i個(gè)粒子的位置矢量第i個(gè)粒子的飛行速度矢量根據(jù)適應(yīng)值函數(shù)計(jì)算每個(gè)粒子當(dāng)前適應(yīng)值衡量粒子的優(yōu)劣，得到當(dāng)前粒子最優(yōu)位置為整個(gè)粒子群迄今為止搜索到的最優(yōu)位置（即中的最優(yōu)位置）為2.2 算法過程開始初始化計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)值調(diào)整每個(gè)個(gè)體的速度位置到達(dá)最大迭代次數(shù)停止否是3.1 算法缺點(diǎn)及改進(jìn)方案缺點(diǎn)：容易陷入局部最優(yōu)值改進(jìn)方案：1、混合策略（引入模擬退火機(jī)制）2、改進(jìn)參數(shù)3.3 改進(jìn)粒子群算法（SA-PSO）開始初始化計(jì)算當(dāng)前每個(gè)粒子的適應(yīng)值 調(diào)整迭代點(diǎn)的位置和速度到達(dá)最大迭代次數(shù)停止否是計(jì)算新的適應(yīng)值 按SA中規(guī)則確定是否更新迭代點(diǎn)3.4 參數(shù)改進(jìn)慣性權(quán)重學(xué)習(xí)因子

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