摘要：提出一种具有全局寻优性能的改进灰狼优化算法,可降低风光柴蓄混合发电系统的运行成本.引入收敛因子设置非线性调整策略,调节算法的全局探索与局部开发之间的平衡从而提高算法的收敛性;同时为了提高算法的全局寻优能力,通过柯西变异算子减少算法早熟收敛的概率.分析风光蓄柴混合发电系统各发电单元特性,建立以年均化系统成本最小化为目标的混合发电系统容量优化配置模型.优化结果表明,该改进灰狼优化算法能够有效对目标函数求解,从而证明该算法的有效性和实用性.

摘要：传统群智能算法在研究路径规划时,存在早熟、搜索效率低及难以获取最佳路径等不足。针对这些问题,提出了一种混合改进人工蜂群算法。新算法首先利用人工势场法高效简单的优势将其与标准人工蜂群算法相结合,然后针对算法中存在易于陷入局部最优等缺陷将Levy分布与柯西变异算子引入标准人工蜂群算法中,新算法用Levy分布产生的步长取代食物源更新公式中的随机步长,在随机搜索策略中运用柯西分布的特点进行全局搜索。实验结果表明,改进后的算法在求解机器人运动路径时能够有效提高搜索效率和精度,新算法具有可行性和有效性。

摘要：针对人工蜂群算法在处理大规模旅行商问题时普遍存在易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出一种改进的人工蜂群算法.将柯西变异算子引入蜜蜂食物源更新公式,设计了一种自适应对数步长代替随机步长以改进随机解生成公式.将改进算法用于求解对称TSP问题,实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛和搜索速度较慢等问题,在求解TSP问题上确实有效可行.