基于改进蚁群算法的发电机组检修计划优化

摘要

随着计算机技术的迅速发展,人工智能方法在动态组合优化问题中得到了广泛应用。针对发电机组检修计划优化问题,以系统运行费用最小为目标建立了机组检修计划模型,从检修状态组合的角度将其转化为动态模型,并提出了一种利用改进蚁群算法进行求解的方法。针对基本蚁群算法的不足,从转移概率和信息素动态更新2方面对其进行了改进。利用蚁群算法的状态表记忆机制,较好地处理了检修计划连续性和检修开始时间等约束条件。对于其他约束条件,通过罚函数方式形成增广目标函数。算例结果表明,该方法计算速度较快,灵活性强。