基于蚁群算法的Vienna整流器多目标优化

刘于靖; 王久和; 陈启丽; 王康

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基于蚁群算法的Vienna整流器多目标优化

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为提升Vienna整流器的整体性能,根据损耗、表面积(物理尺寸)、成本等性能指标,建立多目标优化模型.运用多目标蚁群算法(multi-objective ant colony optimization,MOACO)得到满足实际要求的可行解解集,使Vienna整流器的综合性能达到最优.从所得可行解解集中选出几组典型解,将MOACO所得结果与NSGA-Ⅱ (non-dominated sorting in genetic algorithms-Ⅱ)算法、多目标粒子群优化MOPSO(multi-objective particle swarm optimization)算法的结果进行比较,表明了MOACO算法在全局优化中具有更强的鲁棒性.仿真结果验证了MOACO算法在Vienna整流器多目标优化中的可行性.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2020年第3期|26-30|共5页
作者
刘于靖; 王久和; 陈启丽; 王康;
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作者单位

北京信息科技大学自动化学院北京100192;

北京信息科技大学自动化学院北京100192;

北京信息科技大学自动化学院北京100192;

北京信息科技大学自动化学院北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类整流器;
关键词
多目标优化; 蚁群算法; Vienna整流器; 最优解集;

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