基于APSO算法的发电机励磁系统参数辨识
基于APSO算法的电力系统无功优化
蝴蝶优化算法(BOA)文章复现(Cubic混沌初始化种群+动态自适应a参数+PSO算法融合)——HPSOBOA 在当前大数据环境下，优化算法的应用变得越来越广泛。其中蝴蝶优化算法(BOA)是目前比较流行的一种优化算法。在BOA算法的基础上，有一篇重要的文章——《A hybrid particle swarm optimization with butterfly optimization algorit...
每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解,粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。下...
专利摘要:本发明公开了GL‑APSO算法与DN重构的DPV选址定容方法,其特征在于,具体为建立动态重构与集群划分的光伏选址定容模型,包括配电网动态重构与集群划分双层模型和基于改进FPA算法对双层模型得到的集群结果进行优化并得出优化策略;从而实现规划结果的精确度增加,且在规划后的运行阶段,系统电压水平提升,各集群具有较高...
基于APSO算法的参数辨识与优化 维普资讯 http://www.cqvip.com
基于APSO算法的水火电力系统模糊多目标优化调度
接下来,我们使用pytorch库实现一个简单的PSO算法示例。首先,我们导入必要的库: importtorchimportnumpyasnp 1. 2. 粒子类的实现 我们首先定义一个粒子类Particle,它包含粒子的位置、速度和适应度值等属性,以及更新位置和速度的方法。 classParticle:def__init__(self,position_dim,velocity_dim):self.position=torch...
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PSO算法的基本流程可以概括为以下几个步骤: (1)初始化粒子群:在解空间内随机生成一群粒子,每个粒子随机分配一个初始位置和速度。 (2)评价粒子:计算每个粒子的适应度值,即函数值,用于评估粒子当前位置的优劣。 (3)寻找个体极值:记录每个粒子找到的历史上最优的...