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扩展粒子群算法与经典 算法的比较外文翻译、中英对照、英汉互译.doc

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扩展粒子群算法与经典 算法的比较外文翻译、中英对照、英汉互译.doc

本科毕业设计(论文)外文翻译译文题目:扩展粒子群算法与经典算法的比较专业班级:信息0902班文献名称(中文)扩展的粒子群算法与经典优化算法的比较:一个关于静止同步补偿器放置问题的案例研究文献名称(外文)ComparisonofEnhanced-PSOandClassicalOptimizationMethods:acasestudyforSTATCOMplacement作者:Yamille哈利和罗纳德德尔起止页码:1-31出版日期(期刊号):2013,7,13出版单位:中国科学出版社概要—这篇论文证实了一种扩展的粒子群优化算法用于一个动力系统中解决柔性交流输电系统设备的优化配置问题的有效性。在进行关于静止同步补偿器设备优化配置的一项简单且符合实际的案例研究中,就稳态和经济指标而言,粒子群优化算法的性能可以和经典优化算法相比较。这篇论文也谈及了在文章中易于被忽视的概念和细节,因为优化算法的选择在很大程度依赖于这些概念和细节。关键词:柔性交流输电系统,经典优化,奔德斯分解,分支定界,进化,计算技术,粒子群优化Ⅰ、简介柔性交流输电系统的优化配置概念还处在一个相对早期的调查阶段。目前还没有一个被普遍接受的方法,许多研究人员都声称他们的方法比其他人的方法更好。鉴于在这个领域中不同方法之间的一个比较,特别是在经典方法和准启发式方法之间,判断哪一种方法性能最好已经变得很困难,因为每一种研究方法集中于不同的问题方程、系统规模大小以及操作条件。这篇论文为经典算法和准启发式算法的性能比较提供了一个共同的背景。特别是在奔德斯分解算法,分支定界算法(B&B)和扩展的粒子群优化算法,而粒子群优化方法被证实比其它的准启发式技术更加有效。一项基于稳态和经济指标的简单且符合实际的优化静止同步补偿器配置(一种柔性交流输电系统设备)的案例研究被用来作为一个诠释的例子它更重要的表明这篇论文不是为了寻找某种特定问题的一种解决办法,而是为了阐述古典确定性方法和准启发式技术之间的差别以及对在文章中易于被忽视的优化过程的重要细节作出评论:离散优化问题,理解性凸性假设条件下(不仅仅应用于目标函数),关于局部最优与全局最优问题的探讨(一种给定的目标函数)。这篇论文接下来的部分如下:优化背景(第二部分),不应该被忽视的概念和问题(第三部分),问题描述(第四部分),优化算法(第五部分),模拟结果(第六部分),结束性评语

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