智能电网与物联网技术的禁忌搜索算法应用探讨

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在智能电网和物联网技术的交叉领域中,"侯选集合-智能电网\物联网技术在智能电网的应用"这篇论文探讨了如何运用禁忌搜索算法这一优化方法在电力系统中进行决策和优化。主要内容如下: 1. **SNS邻居和侯选集合**: - SNS (Social Network Structure) 在这里指的是智能电网中的邻域结构,其中每个设备或节点被视为一个对象,其邻居由与其相邻或相关联的设备组成。侯选集合由邻域内的这些邻居构成,通常通过选择评价值较高的邻居来构成。 2. **禁忌对象和禁忌长度**: - 禁忌算法中,为了防止重复操作,会对某些特定的对象设置禁忌长度,即在一定迭代次数内不允许对它们进行操作。禁忌长度的选择可以基于固定的迭代次数或者与邻域大小成比例,以便平衡算法的效率和搜索空间。 3. **评价函数**: - 评价函数用于评估侯选集合中元素的质量,通常以目标函数为主,但它也可能使用其他函数来代替。目标函数反映了优化问题的核心目标,如总利润或能耗最小化。 4. **特赦规则**: - 当所有候选解决方案都成为禁忌对象,或者某个解决方案虽然被禁但解禁后会有显著改善时,特赦规则允许部分禁忌对象重新参与选择,以确保全局最优解。 5. **记忆频率信息**: - 计算过程中,记忆目标值、被禁对象和解集合等的频率信息有助于调整算法策略,比如当某一优良解出现频率高时,可以考虑提前结束计算,认定其为最优解。 6. **应用实例**: - 文章以生产计划为例,展示了如何通过线性规划来解决智能电网中的问题,如决定制造哪些类型的机床以最大化利润,同时考虑资源限制。 7. **线性规划基础**: - 线性规划是数学规划的一个重要分支,它涉及到在一组线性约束条件下最大化或最小化线性目标函数。建立合适的线性规划模型对于实际问题的解决至关重要,特别是选择合适的决策变量。 8. **Matlab标准形式**: - Matlab中,线性规划的标准化形式统一了目标函数和约束条件的表示,便于算法处理,无论目标是最大化还是最小化,约束条件的不等号统一。 这篇论文结合了数学建模与信息技术,展示了禁忌搜索算法在智能电网中优化决策过程中的应用,强调了模型构建和算法策略选择的重要性。