发电机组检修计划优化模型的蚁群-粒子群混合算法

摘要

针对检修计划的多目标、多约束特性,以系统运行总费用最小为目标建立经济性模型,并利用蚁群-粒子群混合算法进行求解.对于蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)运行参数的选取问题,利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对蚁群系统参数α和β进行训练优化选择,同时引入状态表记忆机制和惩罚因子,从而提高ACA求解速度和解的质量.算例仿真结果证明,该模型具有很好的经济性和实用性.