基于小生境策略和量子遗传算法的无功优化
针对量子遗传算法在多维函数优化中迭代次数多、易陷入局部极值等缺点,本文将小生境协同进化策略引入量子遗传算法,使染色体均匀分布于处置空间。通过搜索各种群中各染色体的最优个体,组成一个新的种群,并以此种群作为当前最优种群来确定量子门的全局最优搜索方向,同时利用搜索到的最佳个体信息更新量子门,加快了该方法的收敛速度,IEEE-30节点系统算例仿真表明,本文所述算法与其它算法相比,具有收敛速度快、精度高,寻优能力强等优点。
电力系统 无功优化 遗传算法 量子比特
李宁 王林川 刘萍 田军
东北电力大学 吉林 吉林市 132012
国内会议
长沙
中文
1-4
2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）