【摘 要】
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为改善BFO算法的寻优能力,提出一种改进的MBFO算法。首先在趋化操作中采用步长缩进的控制策略,同时位置较差的细菌能获得相对较长的步长,使算法能更好的在解空间进行搜索,并
【机 构】
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上海电力学院电子与信息工程学院,上海科学院,
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为改善BFO算法的寻优能力,提出一种改进的MBFO算法。首先在趋化操作中采用步长缩进的控制策略,同时位置较差的细菌能获得相对较长的步长,使算法能更好的在解空间进行搜索,并提升了最优点附近的挖掘能力;然后在聚群操作中引入近朱者赤近墨者黑的思想,让最佳者发挥吸引的作用,让最差者发挥排斥的作用,简化了群体效应影响值的计算;最后在趋化循环中引入赌轮盘选择,降低精英个体被选中的概率,防止解的劣化。将MBFO用于求解电力系统无功优化问题,通过IEEE-30节点的算例分析表明,MBFO比其他几种优化方法具有更快地收敛速度和更好地优化效果,故该算法在解决无功优化问题上可行且有效。
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