多样性引导DGARPSO算法在干式空心电抗器优化设计中的应用

"采用多样性引导粒子群算法的干式空心电抗器优化设计 (2012年)" 本文主要探讨了在粒子群优化(PSO)算法中如何解决早熟收敛的问题，以优化干式空心电抗器的设计。早熟收敛是PSO算法在寻找最优解过程中容易遇到的一个挑战，即算法过早地达到局部最优，而无法进一步探索全局最优解。为了解决这一问题，研究者提出了一种新的多样性引导的吸引-排斥粒子群优化(DGARPSO)算法。 传统的PSO算法基于粒子之间的相互吸引和排斥来更新其位置，但这种机制在种群多样性降低时可能导致算法陷入局部最优。DGARPSO算法在ARPSO的基础上引入了变异操作，当检测到群体多样性和个体极值群体多样性低于设定阈值时，将以一定的概率对粒子的位置进行变异。这样的变异策略有助于粒子在多样性较低时跳出当前的局部最优，增加搜索空间的探索性，从而有效地缓解早熟收敛的现象。 文中还比较了不同变异策略（均匀变异、高斯变异和柯西变异）对优化结果的影响。通过对50kV-A干式空心电抗器进行仿真实验，结果显示DGARPSO算法提升了全局搜索性能，相比遗传算法(GA)、PSO算法和ARPSO算法，其寻优效果更优。 干式空心电抗器是一种重要的电力设备，用于限制或调节电路中的电流。其优化设计对于提高电抗器的效率、降低成本以及确保电力系统的稳定运行至关重要。利用DGARPSO算法进行优化，可以找到更佳的电抗器参数组合，从而提高其性能指标。 这篇论文的研究贡献在于提供了一种改进的优化方法，即DGARPSO算法，它能够有效地应对PSO算法的早熟收敛问题，同时适用于干式空心电抗器的复杂设计问题。这种方法不仅理论上有价值，而且在实际工程应用中也有很大的潜力，对于提升电力设备的设计水平具有积极意义。