基于禁忌搜索和蚁群最优结合算法的配电网规划研究

"基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划" 本文主要讨论了基于禁忌搜索（Tabu Search，TS）和蚁群最优（Ant Colony Optimization，ACO）结合算法在配电网规划中的应用。TS 算法具有强大的全局优化性能，但其局部搜索性能易受分散性的影响；ACO 算法的正反馈机制使其具有强大的局部搜索性能，但其全局搜索性能依赖于蒸发系数的选择。 TS 算法是一种基于邻域搜索的metaheuristics 算法，通过tabu 表来避免搜索过程中的循环和陷阱，提高搜索效率。TS 算法的优点在于能够找到全局最优解，但其搜索过程中的局部搜索性能不强，容易受到分散性的影响。 ACO 算法是一种基于 Swarm Intelligence 的metaheuristics 算法，通过模拟蚂蚁的搜索行为来寻找最优解。ACO 算法的优点在于能够找到局部最优解，但其全局搜索性能依赖于蒸发系数的选择， selected 不合适的蒸发系数可能会导致搜索过程中陷入局部最优解。 为了克服单个算法的局限性，作者提出了将TS 和ACO 算法结合的方法，通过将TS 算法的全局搜索能力与ACO 算法的局部搜索能力结合，提高搜索效率和避免陷阱。该方法可以应用于配电网规划领域，提高配电网的规划和优化能力。 配电网规划是电力系统中的一个重要问题，涉及到电网的设计、规划和优化。传统的配电网规划方法存在一些缺陷，如计算时间长、搜索空间大等问题。基于TS 和ACO 算法的结合方法可以更好地解决这些问题，提高配电网规划的效率和质量。 此外，该方法还可以应用于其他领域，如资源分配、生产调度、交通网络规划等问题。本文提出的基于TS 和ACO 算法的结合方法可以提高搜索效率和避免陷阱，为解决复杂优化问题提供了一种新的解决方案。 在配电网规划领域，该方法可以应用于以下几个方面：1) 配电网结构优化：通过TS 和ACO 算法的结合，可以找到最优的配电网结构，提高电网的可靠性和安全性。2) 配电网规划优化：该方法可以用于优化配电网的规划，提高电网的效率和经济性。3) 配电网故障诊断：该方法可以用于诊断配电网中的故障，快速定位和修复故障。 本文提出的基于TS 和ACO 算法的结合方法可以应用于配电网规划领域，提高搜索效率和避免陷阱，为解决复杂优化问题提供了一种新的解决方案。