【摘 要】
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针对秃鹰搜索算法(BES)易陷入局部最优、全局搜索与局部开发难以平衡的缺点,引入反向学习策略,促使秃鹰个体进行竞争,结合柯西变异策略和自适应惯性权重因子,提出了一种自适应反向学习秃鹰搜索算法(AOBES),并将其引入最优潮流问题求解。IEEE30节点系统仿真结果表明,采用AOBES算法求解最优潮流问题具有寻优精度高、稳健性强等优势。
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针对秃鹰搜索算法(BES)易陷入局部最优、全局搜索与局部开发难以平衡的缺点,引入反向学习策略,促使秃鹰个体进行竞争,结合柯西变异策略和自适应惯性权重因子,提出了一种自适应反向学习秃鹰搜索算法(AOBES),并将其引入最优潮流问题求解。IEEE30节点系统仿真结果表明,采用AOBES算法求解最优潮流问题具有寻优精度高、稳健性强等优势。
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