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申请/专利权人：国家电网公司;国网浙江省电力公司;浙江省电力设计院
摘要：一种基于ASU策略的多目标粒子群优化算法，该优化算法利用基于ASU策略进行精英集缩减，能提高最优解分布的均匀性和多样性，且能搜索到相对更优的解，从而提高最终结果的可靠性；它对于一个多目标优化问题，在精英集缩减过程中，将粒子群分成若干个网格，然后在每个网格中，提出利用逐步更新的欧氏拥挤距离去筛选粒子，避免一次性剔除一群集中的粒子而破坏解分布的多样性和均匀性，且能搜索到相对更优的解。
主权项：一种基于ASU策略的多目标粒子群优化算法，其特征在于该优化算法包括如下步骤：（1）种群初始化，设置精英集为空；迭代次数t=0，在控制变量变化范围内，随机初始化粒子群，每个粒子的个体极值和全局极值均为初始位置，设定精英集规模；（2）计算每个粒子的目标函数适应值；（3）判断是否满足结束准则，达到最大允许迭代次数或最优解对应的目标函数值在给定的迭代步数内改变量小于给定值时，停止优化并输出结果，形成Pareto最优解；否则迭代次数t=t+1，转到步骤（4）；（4）根据Pareto支配，比较各个粒子之间的优劣，构造粒子群的非支配解集；（5）通过比较非支配解集和精英集中粒子的Pareto支配关系，更新精英集；（6）判断精英集规模是否超过给定规模，若超过，则利用ASU策略缩减至给定的规模，并转到步骤（7）；反之，直接转到步骤（7）；（7）更新粒子的个体极值和全局极值；（8）更新每个粒子的位置和速度，构造新的粒子，转到步骤（2）。
全文数据：
权利要求：
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