【摘 要】
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以聚类系数大且平均路径短的NW（Newman-Watts）型小世界网络作为粒子群的拓扑结构，提出NW型小世界邻域粒子群优化算法（SW—PSO）。典型高维基准测试函数表明，该算法能有效避免基本PSO
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(50776005);中央高校基本科研业务费专项资金(2011JBM103)
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以聚类系数大且平均路径短的NW（Newman-Watts）型小世界网络作为粒子群的拓扑结构，提出NW型小世界邻域粒子群优化算法（SW—PSO）。典型高维基准测试函数表明，该算法能有效避免基本PSO算法因群体间信息交互过快而陷入局部最优解的问题。将新算法应用于含风电场电力系统经济调度问题的优化求解，并根据优化调度的实际需求采用相应的调整策略以修正粒子，保证粒子在可行域中飞行寻优，使新算法的寻优精度显著提高。仿真实例表明，SW—PSO算法比传统PSO算法寻优效果好，是一种求解复杂大规模非线性规划问题的新方法。
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