董淑华
- 作品数：5 被引量：51H指数：3
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金湖南省研究生科研创新项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法被引量：3
- 2009年
- 通过将粒子群优化算法(PSO)与经典局部一维搜索技术相结合,提出一种嵌入局部一维搜索技术的混合粒子群优化算法(LLS-PSO)。该算法在基本粒子群优化算法中引入一维搜索技术,选取最优粒子进行局部一维搜索,增强了在最优点附近的局部搜索能力,以加快算法的收敛速度。对三个经典复杂优化问题进行数值实验,并与基本PSO算法进行比较。实验分析和结果表明,LLS-PSO具有更好的优化性能。
- 龙文梁昔明董淑华阎纲
- 关键词：粒子群算法
- 动态惯性权重向量和维变异的粒子群优化算法被引量：11
- 2011年
- 分析了含维变异算子的粒子群优化算法全局搜索能力与收敛速度的矛盾,提出了动态惯性权重向量和维变异的改进粒子群优化算法。算法首先定义了维多样性的概念,根据维多样性的情况动态地调整惯性权重向量,并对维多样性最差的维进行变异。4个典型测试函数的仿真实验说明该算法具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。
- 梁昔明董淑华龙文肖晓芳
- 关键词：粒子群优化
- 基于改进粒子群优化算法的电力系统无功优化
- 随着电网容量和用电设备的增加,用户对供电质量的要求也越来越高。无功功率的不均衡分布会使系统电压质量和传输能力下降,网损增加,而无功优化可以有效地降低电网的有功损耗,提高电压合格率,进而提高供电质量。因此研究电网无功优化既...
- 董淑华
- 关键词：电力系统无功优化粒子群优化算法全局搜索
- 文献传递
- 动态调整惯性权重的粒子群优化算法被引量：30
- 2009年
- 针对高维复杂优化问题,提出一种改进适应度函数和动态调整惯性权重的粒子群优化算法。首先考虑了搜索点的函数值及其变化率,并将该信息加入适应度函数。利用维惯性权重矩阵自适应动态调整惯性权重,较好地平衡了算法的全局探索和局部开发,并分析了惯性权重随种群多样性的变化关系。在算法后期计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,以加快算法的收敛速度。对高维测试函数的实验表明,算法提高了全局搜索能力。
- 龙文梁昔明董淑华阎纲
- 关键词：粒子群优化
- 含维变异算子的连续域蚁群算法被引量：6
- 2010年
- 针对在连续优化中,蚁群算法(ACO)存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种新的含维变异算子的连续域蚁群算法(DMCACO)。该算法采用动态随机抽取的方法来确定目标个体,引导蚁群进行全局的快速搜索,同时在当前最优蚂蚁邻域内进行小步长的局部搜索。在定义了维多样性概念的基础上,引入维变异算子对维多样性最差的维进行变异:让所有蚂蚁在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上。对测试函数所做的仿真实验表明,该算法具有优良的全局寻优能力和快速的收敛能力。
- 梁昔明李朝辉龙文董淑华
- 关键词：蚁群算法连续域多样性全局寻优
