滤子混合协同进化算法在无功优化中的应用

"该文提出了一种基于滤子混合协同进化算法的无功优化方法，旨在解决混合整数非线性规划问题。该算法利用滤子技术替代传统的罚函数处理约束条件，结合差分进化算法和遗传算法的异构种群协同解决混合整数变量问题，同时引入平均熵和Logistic混沌初始化以增强算法的鲁棒性。通过自适应缩放因子和精英交流学习策略实现策略协同，与种群协同相结合，提升算法的搜索性能。在IEEE30节点测试系统上的无功优化仿真结果显示，所提算法具有良好的全局搜索能力和有效性。" 本文深入探讨了在工程和管理领域广泛存在的混合整数非线性规划问题的求解策略。传统的方法通常依赖于罚函数来处理约束条件，但这种处理方式可能会导致优化过程中的局部最优。为克服这一局限，作者提出了一个创新的滤子混合协同进化算法。该算法的核心是将滤子技术应用到约束处理中，滤子方法能够更有效地避免无效解，并确保解的质量。 算法采用了混合编码的方式，结合了差分进化算法和遗传算法的优点。差分进化算法以其强大的全局搜索能力而闻名，而遗传算法则擅长在搜索空间中快速收敛。通过构建这两种算法的异构种群，算法能够更全面地探索解空间，特别是对于包含连续和离散变量的混合整数问题。 为了进一步提高算法的稳定性和适应性，作者引入了平均熵和Logistic混沌初始化。混沌初始化可以增加初始种群的多样性，而平均熵则有助于评估种群的分散程度，两者结合增强了算法对初始条件的鲁棒性。 此外，自适应缩放因子和精英交流学习策略被用来实现策略协同。缩放因子动态调整适应度函数的尺度，以适应不同的搜索阶段，而精英交流则促进了优秀解的信息传播，确保算法在进化过程中保留优秀的解，防止早熟收敛。 最后，通过在IEEE30节点测试系统的无功优化问题上进行仿真验证，证明了该滤子混合协同进化算法的有效性和全局搜索能力。实验结果表明，与传统的优化方法相比，该算法在寻找全局最优解方面表现出色，为实际工程中的无功功率优化提供了新的解决方案。