人工鱼群算法

人工鱼群算法Tag内容描述：<p>1、第 2 0 9 0 9 期 年 7月 计 算 机 技 术 与 发 展 COb 任， UTER TECHN0L 0GY AND DEVEL OPMENT V0 1 1 9 No 7 J u 1 2 0 0 9 基于蚁群和人工鱼群算法融合的 Q o S路由算法 古明家， 宣士斌， 廉侃超， 李永胜 ( 广西民族大学 数学与计算机科学学院， 广西 南宁 5 3 0 0 0 6 ) 摘要： 针对多约束 Q o S单播路由问题， 提出了一种改进蚁群算法和人工鱼群算法融合的 Q o S路由算法。采用混合蚂蚁 行为使初始路径多样化， 根据 Q o S 约束条件对蚂蚁可选路径集进行优化 ， 将人工鱼群算法加入到蚁群算法的每一次迭代 过程中， 利用人工鱼群算。</p><p>2、54 电 子 测 试 0 引言 为克服传统优化算法的弊端， 受自然界的启发而提出的人 工智能算法在处理非连续变量效果很好， 满足电力系统要求。 近 年来用的较为广泛的有遗传算法 （GA)、 蚁群算法 （ACO)、 粒子群 算法 （PSO) 等。 文献考虑了分布式电源的影响， 建立了无功优化 问题的多智能体免疫模型， 并用免疫算法对配电网进行无功优 化。 文献针对电力系统无功优化问题提出一种改进小生境遗传 算法来克服小生境遗传算法中小生境难以确定的不足， 改善遗 传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点。 这些新型的仿生算法 易于实现， 在寻优过。</p><p>3、第 3 3卷第 1 期 2 0 1 0年 2月 四 川 电 力 技 术 S i c h u a n El e c t r i c P o we r T e c h n o l o g y Vo 1 3 3。 No 1 F e b ， 2 01 0 基于改进人工鱼群算法的输 电网规划 李传虎 ， 王林川 ， 刘萍 。 王坤 ( 东北电力大学 ， 吉林 吉林1 3 2 0 1 2 ) 摘要： 对传统的输电网规划模型增加考虑不确定信息因素的影响， 建立了不确定因素影响下的数学模型， 使得规划 后的网络具有一定的剩余容量以适应未来不确定负荷的变化 ， 可以满足未来小幅度的负荷波动以及未来短时的大幅 度区域负荷增长的不确定性。使用改进的人工鱼群算。</p>