【摘 要】
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文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法（Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO）求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷
【机 构】
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广东电网有限责任公司茂名供电局,广东工业大学
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文中提出一种多智能体量子粒子群优化算法（Multi Agent Quantum Particle Swam Optimization,MAQPSO）求解电力系统无功优化问题,改善了传统量子粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部最优解等缺点。该算法结合了量子粒子群算法和多智能体进化思想,每一个Agent相当于量子粒子群优化算法中的一个粒子,通过Agent的邻域竞争、自学习等操作,使得算法能够更迅速、更精确地收敛到全局最优解。通过对IEEE14、30、57和118节点系统的优化仿真,结果表明该算法有收敛精度高、
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