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模擬進化類算法具有全局尋優特性但計算時間過長,而梯度類算法具有很高的局部搜索效率但容易陷入局部最優點?;谀M進化類算法和梯度類算法的優點提出一種混合優化算法,即以蟻群算法起步,經過一定次數的迭代后切換為梯度算法。提出目標值下降準則和區間收縮準則兩種切換算法策略,并且進行對比。針對電力負荷參數辨識,通過仿真算例和實際應用進行測試。結果表明,在保證相同精度的前提下混合優化算法大大提高了計算效率。