排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 15 毫秒
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针对单一和声搜索算法(HS)在解决厂级负荷分配问题时存在对数据约束性不足、容易陷入局部最优等问题,利用蝙蝠算法搜索频率、速度与位置更新实现了和声搜索算法中和声记忆库的变异,利用两种算法共同搜索的机制,提高了和声搜索算法的寻优能力,同时在算法中加入防越界限制,增强了算法的约束力与鲁棒性,并分别建立了考虑机组阀点效应的负荷分配模型,以及机组额定功率下排污费用与除尘、脱硫、脱销补偿电价的环保型负荷分配模型。通过仿真并与其它智能算法的优化结果进行比较,证明了该算法在优化负荷分配问题上的优越性。 相似文献
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