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基于自适应神经动力学算法的电-氢综合能源系统分布式能量管理方法
1
作者 管文博 李基源 +3 位作者 常馨月 薛屹洵 苏珈 李泽宁 《山东电力技术》 2025年第2期13-22,共10页
近年来,在能源需求持续攀升和氢能技术不断发展的背景下,电-氢综合能源系统引起了学界的广泛关注。随着大量分布式资源的接入,系统呈现出愈加显著的多主体特征,给电-氢综合能源系统的能量管理带来了新的挑战。文中提出了一种基于自适应... 近年来,在能源需求持续攀升和氢能技术不断发展的背景下,电-氢综合能源系统引起了学界的广泛关注。随着大量分布式资源的接入,系统呈现出愈加显著的多主体特征,给电-氢综合能源系统的能量管理带来了新的挑战。文中提出了一种基于自适应神经动力学算法的电-氢综合能源系统分布式能量管理策略。首先,考虑火力机组、风光机组、电解槽、储氢罐、氢化工等能源设备的运行成本及约束,建立了电-氢综合能源系统能量管理模型。其次,针对此优化模型的求解,建立了一种分布式自适应神经动力学优化算法。该算法不仅保留了神经动力学算法计算时间短、速度快的特点,还减少了自变量初值对求解的影响。在算例中,所提方法同时与集中式方法和交替方向乘子法的求解结果对比,验证了所提方法在计算效率上的优越性和有效性。 展开更多
关键词 电-氢综合能源系统 分布式能量管理 自适应神经动力学算法
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面向缪子成像的计算神经动力学算法 被引量：1
2
作者 刘梅 任永杰 +1 位作者 金龙 刘军涛 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期90-97,共8页
基于缪子成像中需考虑被测物体密度的双端约束以及噪声对探测数据的影响,提出一种面向缪子成像的计算神经动力学算法,可保证结果处于约束范围内.理论分析结果表明,在无噪声或恒定噪声的情况下,该算法全局收敛于缪子成像的理论解,并能有... 基于缪子成像中需考虑被测物体密度的双端约束以及噪声对探测数据的影响,提出一种面向缪子成像的计算神经动力学算法,可保证结果处于约束范围内.理论分析结果表明,在无噪声或恒定噪声的情况下,该算法全局收敛于缪子成像的理论解,并能有效抑制随机噪声.仿真结果表明,该算法在求解缪子成像问题时具有有效性和优越性. 展开更多
关键词 计算神经动力学算法 宇宙射线缪子成像 双端约束 反演
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基于自适应矩估计算法优化BP神经网络实现软件项目风险预测
3
作者 孔思博 杜辉 《电脑编程技巧与维护》 2025年第2期61-64,91,共5页
互联网信息技术行业迅猛发展,软件工程领域也经历了技术的快速演进、软件产品数量的激增及复杂性的提升。这些变化不仅推动了技术进步,也给从事软件开发的企业和寻求软件开发服务的组织带来了显著的风险。目前,有许多软件风险分析管理项... 互联网信息技术行业迅猛发展,软件工程领域也经历了技术的快速演进、软件产品数量的激增及复杂性的提升。这些变化不仅推动了技术进步,也给从事软件开发的企业和寻求软件开发服务的组织带来了显著的风险。目前,有许多软件风险分析管理项目,但大多只针对大型软件项目开发精确、具有针对性的风险分析系统,部分中小型企业软件项目风险分析只基于设计的量表,对软件项目风险分析系统的研发比较少见,而进行精确高效的风险分析是确保软件各阶段质量的重要因素。因此,基于此背景,对软件项目风险进行了详细划分,探讨了可能导致项目失败或财务损失的各种风险要素,提出一种新的软件项目风险分析系统。基于自适应矩估计算法优化BP神经网络实现风险分析,并主要针对企业进行调研,通过系统给出的风险指数进行分析、预测、改进,进而帮助企业规划、制定、运行、维护软件项目,降低或避免因风险而产生的非预期损失。 展开更多
关键词 软件项目 风险管理 BP神经网络 自适应矩估计算法 风险预测
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高速列车纵向动力学建模与自适应RBFNN控制 被引量：2
4
作者 付雅婷 胡东亮 +1 位作者 杨辉 欧阳超明 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期42-52,共11页
高速列车由多节车厢链接而成的结构特性导致其高速运行在变路况线路条件下难以有效地对其进行优化控制。针对上述问题,提出一种高速列车纵向动力学模型与径向基函数神经网络(RBFNN)控制策略。考虑列车车钩力和复杂线路条件,分析整列车... 高速列车由多节车厢链接而成的结构特性导致其高速运行在变路况线路条件下难以有效地对其进行优化控制。针对上述问题,提出一种高速列车纵向动力学模型与径向基函数神经网络(RBFNN)控制策略。考虑列车车钩力和复杂线路条件,分析整列车前后的不同受力情况,建立列车纵向动力学模型。针对该模型无外加干扰时设计一种理想反馈控制律,引入RBFNN对理想控制输出进行拟合,在考虑干扰项影响的情况下,通过设计参数估计自适应律代替神经网络权值的调整,并对其进行Lyapunov稳定性证明。采用京石武高铁北京西—郑州东段的CRH380B型高速列车真实线路运行数据进行仿真模拟,并在相同条件下与反演滑模(BSSM)控制器的仿真结果进行对比。仿真结果表明所提控制器更能有效应对复杂路况变化和外界干扰,对高速列车具有更好的控制效果,改善其运行的平稳性及高效性。 展开更多
关键词 高速列车 纵向动力学模型 径向基函数神经网络 自适应算法 LYAPUNOV理论
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融合自适应SSAE与神经网络算法的网络安全模型研究
5
作者 林金妹 韦冰东 《信息技术与信息化》 2025年第2期139-142,共4页
为提升网络安全防护的智能化与精准度,利用自适应SSAE与神经网络融合算法,优化设计网络安全模型。采用网络爬虫算法,采集网络运行数据以此作为模型输入值。从防护时间、风险容忍度等方面设置模型约束条件。以自适应堆叠稀疏自编码器和... 为提升网络安全防护的智能化与精准度,利用自适应SSAE与神经网络融合算法,优化设计网络安全模型。采用网络爬虫算法,采集网络运行数据以此作为模型输入值。从防护时间、风险容忍度等方面设置模型约束条件。以自适应堆叠稀疏自编码器和神经网络构建与融合,通过算法的学习迭代提取网络运行特征,根据提取特征与网络异常标准特征的匹配度,确定网络的异常状态与类型。根据网络异常检测结果,通过异常节点隔离、安全加固、访问控制3个步骤,实现模型的安全防御功能。通过模型测试实验得出结论:与传统模型相比,优化设计模型的网络攻击误检率和漏检率分别下降4.25%和3.55%,在模型作用下网络丢包率降低1.28%。 展开更多
关键词 自适应SSAE算法 神经网络算法 融合算法 网络安全 模型设计
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基于分布式神经动力学算法的微电网多目标优化方法 被引量：15
6
作者 刘青 赵洋 +3 位作者 李宁 马博翔 尚英强 李文杰 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第11期105-114,共10页
针对微电网多目标优化计算量较大问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法。首先考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型。然后应用单目标积公式将多目... 针对微电网多目标优化计算量较大问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法。首先考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型。然后应用单目标积公式将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并证明了最优解是原始多目标问题的帕累托最优点。进一步使用对数障碍物惩罚因子处理不等式约束,利用Lasalle不变性原理和Lyapunov函数证明所提出的算法可以收敛到最优解。最后,通过仿真验证了所提方法可以在保证优化精度与收敛性条件下大大降低计算成本。 展开更多
关键词 神经动力学算法 多目标优化 最优解 微电网 需求响应
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基于自适应粒子群遗传算法的柔性关节机器人动力学参数辨识 被引量：19
7
作者 王跃灵 旺玥 +1 位作者 王琪 王洪斌 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期60-66,共7页
提出一种基于自适应粒子群遗传算法的柔性关节机器人动力学参数辨识方法。该算法采用动态自适应调整策略,提高了粒子群算法收敛速度;同时引入新型遗传算法混合交叉变异机制,避免了粒子群陷入局部最优。将自适应粒子群遗传算法与标准粒... 提出一种基于自适应粒子群遗传算法的柔性关节机器人动力学参数辨识方法。该算法采用动态自适应调整策略,提高了粒子群算法收敛速度;同时引入新型遗传算法混合交叉变异机制,避免了粒子群陷入局部最优。将自适应粒子群遗传算法与标准粒子群算法、遗传算法、人工蜂群算法进行了比较,仿真实验结果表明该算法在迭代60次左右完成参数辨识,各参数的辨识相对误差均降低到了1%以内。最后利用旋转柔性关节实验平台进行了实验验证,实验结果证明了该算法具有更好的收敛速度和寻优精度。 展开更多
关键词 计量学 动力学参数 参数辨识 自适应混合算法 粒子群算法 遗传算法 柔性关节机器人
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基于神经网络的动力学反解算法及其应用研究 被引量：4
8
作者 徐宜桂 马西庚 +2 位作者 史铁林 杨叔子 周轶尘 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期106-110,共5页
论述了使用神经网络求解结构动力学反问题的基本原理和方法，并针对ＢＰ网络在使用中存在的主要问题，提出了网络快速学习算法，以及训练样本正交化处理方法和反解结果精度的自适应修正等一系列解决方法。应用上述理论进行了设备动态诊... 论述了使用神经网络求解结构动力学反问题的基本原理和方法，并针对ＢＰ网络在使用中存在的主要问题，提出了网络快速学习算法，以及训练样本正交化处理方法和反解结果精度的自适应修正等一系列解决方法。应用上述理论进行了设备动态诊断的数值仿真和试验研究，结果令人满意。 展开更多
关键词 神经网络 动力学反解算法 设备动态诊断
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神经网络BP学习算法动力学分析 被引量：4
9
作者 梁久祯 何新贵 周家庆 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期729-735,共7页
研究神经网络 BP学习算法与微分动力系统的关系 .指出 BP学习算法的迭代式与相应的微分动力系统数值解 Euler方法在一定条件下等价 ,且二者在解的渐近性方面是一致的 .给出了神经网络 BP学习算法与相应的微分动力系统解的存在性、唯一... 研究神经网络 BP学习算法与微分动力系统的关系 .指出 BP学习算法的迭代式与相应的微分动力系统数值解 Euler方法在一定条件下等价 ,且二者在解的渐近性方面是一致的 .给出了神经网络 BP学习算法与相应的微分动力系统解的存在性、唯一性定理和微分动力系统的零解稳定性定理 .从理论上证明了神经网络的学习在一定条件下与微分动力系统的数值方法所得的数值解在渐近意义下是等价的 ,从而借助于微分动力系统的数值方法可以解决神经网络的学习问题 .最后给出了用改进 Euler方法训练 展开更多
关键词 神经网络 BP学习算法 动力学分析 存在性 唯一性 稳定性
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小波神经网络遗传算法用于2-(9-咔唑)乙基氯甲酸酯衍生化氨基酸的胶束电动力学色谱分离优化 被引量：3
10
作者 熊建辉 张普敦 +2 位作者 郑育芳 许国旺 张玉奎 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期237-240,共4页
将小波神经网络和遗传算法应用到2 (9 咔唑) 乙基氯甲酸酯衍生化氨基酸的胶束电动力学色谱分离优化。小波神经网络结合正交试验设计用于分离过程的多因素模型建立。以训练好的小波神经网络模型为目标函数,采用实数编码的遗传算法搜寻确... 将小波神经网络和遗传算法应用到2 (9 咔唑) 乙基氯甲酸酯衍生化氨基酸的胶束电动力学色谱分离优化。小波神经网络结合正交试验设计用于分离过程的多因素模型建立。以训练好的小波神经网络模型为目标函数,采用实数编码的遗传算法搜寻确定最佳分离条件,在此条件下分离得到的归一化分离度积与正交试验设计中最佳条件相比,提高了12.5%。 展开更多
关键词 小波神经网络 遗传算法 毛细管电泳 胶束电动力学色谱 优化
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基于自适应和神经动力学的轮式移动机器人路径跟踪控制(英文) 被引量：2
11
作者 曹政才 赵应涛 吴启迪 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1717-1723,共7页
本文提出一种自适应和神经动力学相结合的轮式移动机器人路径跟踪控制方法.首先,设计运动学控制器用来获得机器人期望速度;其次,考虑机器人动力学模型参数的不确定性,利用模型参考自适应方法来设计动力学控制规律,使得机器人实际速度渐... 本文提出一种自适应和神经动力学相结合的轮式移动机器人路径跟踪控制方法.首先,设计运动学控制器用来获得机器人期望速度;其次,考虑机器人动力学模型参数的不确定性,利用模型参考自适应方法来设计动力学控制规律,使得机器人实际速度渐近逼近期望值;再次,为克服速度和力矩的跳变,加入神经动力学模型对控制器进行优化,并且通过Lypunov理论来证明整个控制系统的稳定性;最后仿真结果表明该控制方法的有效性. 展开更多
关键词 轮式移动机器人 路径跟踪 模型参考自适应 神经动力学
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基于年龄动力学模型的自适应种群演化算法 被引量：1
12
作者 王玲玲 李元香 林志毅 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第12期94-96,101,共4页
本文针对演化算法中的自适应动态种群问题,探讨了年龄动力学模型,给出了简化的模型框架,提出了基于该模型的自适应种群演化算法,实现了对进化种群规模的动态控制。实验表明,该算法比固定种群规模的经典算法具有更好的性能。
关键词 演化算法 年龄动力学模型 自适应种群
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结构非线性动力学方程的自适应精细积分算法 被引量：1
13
作者 梅树立 张森文 徐加初 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期133-135,共3页
将定常结构动力方程的精细时程积分算法推广应用于非线性动力学问题时,对非线性项的线性化处理使该方法的计算精度对时间步长非常敏感。为此本研究中将龙贝格积分法引入该方法,提出了由此而产生的指数矩阵的快速精细算法,从而使时间步... 将定常结构动力方程的精细时程积分算法推广应用于非线性动力学问题时,对非线性项的线性化处理使该方法的计算精度对时间步长非常敏感。为此本研究中将龙贝格积分法引入该方法,提出了由此而产生的指数矩阵的快速精细算法,从而使时间步长的选择具有了自适应性,且计算精度和效率均得到提高。文中的数值算例给出了该方法的计算精度和效率。 展开更多
关键词 非线性动力学方程 自适应精细时程积分算法 龙贝格积分法
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光动力学系统神经网络系统辨识及自适应控制之性能分析 被引量：1
14
作者 杨怀江 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 1998年第2期36-43,共8页
分析了光动力学系统神经网络常规ＢＰ辨识与混沌加速ＢＰ辨识的异同，并对与二者相应的两种光动力学系统神经网络自适应控制技术的性能进行了比较。在此基础上，本文对光动力学系统神经网络自适应控制系统的设计原则进行了讨论。
关键词 光动力学系统 自适应控制 神经网络 系统辨识
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一种基于质点动力学原理的快速自适应建模算法
15
作者 .王腾 闫桂荣 张新武 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期92-95,共4页
针对自适应逆控制技术中最小均方(LMS)算法建模速度慢的缺点,基于重力场中超曲面上质点的动力学原理,提出了一种快速自适应建模算法.该算法的特点是将滤波器权系数的迭代求解过程类比为重力场中超曲面上质点的运动,在质点的自由运动微... 针对自适应逆控制技术中最小均方(LMS)算法建模速度慢的缺点,基于重力场中超曲面上质点的动力学原理,提出了一种快速自适应建模算法.该算法的特点是将滤波器权系数的迭代求解过程类比为重力场中超曲面上质点的运动,在质点的自由运动微分方程中加入比例阻尼项,使各模态的阻尼系数均接近于临界阻尼,从而使权系数以较快速度收敛,并利用质点微分方程中的非线性项实现变步长迭代,明显提高了自适应维纳滤波器的权系数收敛速度.仿真试验结果证明该算法优于LMS算法.该算法运算代价小,收敛速度快,可替代LMS算法用作自适应逆控制的建模工具. 展开更多
关键词 最小均方算法 自适应滤波器 快速算法 多自由度系统动力学 变步长
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一种复合神经元网络结构的并行动力学及快速学习算法
16
作者 王宝翰 岳刚 《生物物理学报》 CAS CSCD 北大核心 1992年第1期165-173,共9页
提出两种功能互相不同的神经细胞组成的复合神经元网络(CNN)模型;导出一种特殊结构的CNN的并行动力学;而且证明了它的稳定性。在这些结果基础上,得到快速的假逆矩阵学习算法。计算机仿真试验证实学习算法与动力学稳定性的正确性,并表现... 提出两种功能互相不同的神经细胞组成的复合神经元网络(CNN)模型;导出一种特殊结构的CNN的并行动力学;而且证明了它的稳定性。在这些结果基础上,得到快速的假逆矩阵学习算法。计算机仿真试验证实学习算法与动力学稳定性的正确性,并表现出良好的容错性能与存储容量。 展开更多
关键词 神经元网络 并行动力学 学习算法
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基于动力学模型优化PSO-RBF神经网络的水下机械臂控制
17
作者 田金鑫 原忠虎 吴宝举 《工业控制计算机》 2024年第10期56-58,61,共4页
随着我国海洋资源开发与利用的增加,对海洋资源开发能力的要求也日益提高。然而,我国在海洋探测方面的研究仍处于起步阶段,面临着复杂的海洋环境和海洋主权保护的挑战。研究聚焦于智能化水下机器人-机械臂系统UVMS的研究。基于Lagrange... 随着我国海洋资源开发与利用的增加,对海洋资源开发能力的要求也日益提高。然而,我国在海洋探测方面的研究仍处于起步阶段,面临着复杂的海洋环境和海洋主权保护的挑战。研究聚焦于智能化水下机器人-机械臂系统UVMS的研究。基于Lagrange法和Morison方程,精确建立了六自由度水下机械臂的动力学模型。为了提高系统的稳定性和轨迹跟踪的准确性,采用了适应值优化的PSO粒子群算法结合RBF神经网络,并将其应用于水下机械臂的动力学模型中。仿真实验结果表明,改进的PSO-RBF神经网络自适应滑模控制算法较传统PID及RBF神经网络算法提前约0.3 s和0.1 s确定控制参数,提前达到稳定状态。 展开更多
关键词 UVMS RBF神经网络 动力学建模 PSO粒子群算法 水下机械臂 滑模控制
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分子动力学和人工神经网络的算法耦合研究 被引量：1
18
作者 雷博 饶金理 +4 位作者 覃武 何克波 唐玲 霍明 江建军 《功能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期284-286,290,共4页
对比了分子动力学和人工神经网络两种不同模拟算法的主要特点,提出了将这两种算法相互耦合,即将分子动力学的模拟结果作为人工神经网络的训练样本,训练后的人工神经网络用来预测。利用分子动力学建立了金刚石表面化学气相沉淀的模型,运... 对比了分子动力学和人工神经网络两种不同模拟算法的主要特点,提出了将这两种算法相互耦合,即将分子动力学的模拟结果作为人工神经网络的训练样本,训练后的人工神经网络用来预测。利用分子动力学建立了金刚石表面化学气相沉淀的模型,运用两种算法的耦合计算了碳原子在金刚石表面吸收概率,解吸收概率和散射概率。计算表明,这两种算法的耦合可节省计算资源,同时保证了一定的精确度。 展开更多
关键词 分子动力学模拟 人工神经网络 算法耦合 薄膜生长
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适应性引导的花朵授粉算法
19
作者 郭肇禄 石涛 +1 位作者 杨火根 张文生 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期114-130,共17页
针对传统花朵授粉算法在求解一些复杂优化问题时存在着开采能力不足的缺点,提出了一种适应性引导的花朵授粉算法(AGFPA)。所提算法设计了环优策略和向优策略相结合的适应性引导机制,适应性地控制最优个体对种群演化的引导作用,既增强算... 针对传统花朵授粉算法在求解一些复杂优化问题时存在着开采能力不足的缺点,提出了一种适应性引导的花朵授粉算法(AGFPA)。所提算法设计了环优策略和向优策略相结合的适应性引导机制,适应性地控制最优个体对种群演化的引导作用,既增强算法的开采能力,又尽可能维持种群的多样性。适应性引导机制中的环优策略在最优个体的周围执行导向开采,使得种群集中搜索最优个体的邻域;而向优策略利用最优个体的引导进行定向搜索,使得搜索有向地覆盖较广的未知区域。此外,设计了适应性参数控制策略,根据不同演化阶段的需求,调整全局授粉转换概率和最优引导的步长因子,从而维持开采能力和勘探能力的平衡。为检验所提算法的性能,在群智能研究领域中常用的18个基准测试函数上进行了策略有效性分析,并将AGFPA分别与几种改进的FPA和PSO算法进行比较;同时,应用AGFPA估计发酵动力学参数。实验结果表明,在求解大多数单峰、多峰和复杂函数时,AGFPA均具有较为优秀的寻优能力;在发酵动力学参数估计应用中,AGFPA也具有一定的优势。 展开更多
关键词 花朵授粉算法 适应性引导机制 环优策略 向优策略 适应性参数控制策略 发酵动力学参数
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基于分布式神经动力学算法的微电网多目标优化 被引量：6
20
作者 王鹏宇 高淼洪 +1 位作者 李冠霖 王燕涛 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第10期4063-4070,共8页
针对微电网多目标优化计算量较大的问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法。首先,考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型。其次,应用单目标积公式将... 针对微电网多目标优化计算量较大的问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法。首先,考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型。其次,应用单目标积公式将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并证明了最优解是原始多目标问题的帕累托最优点。再次,使用对数障碍物惩罚因子处理不等式约束,利用Lasalle的不变性原理和Lyapunov函数证明所提出的算法可以收敛到最优解。最后,通过仿真验证了本文算法可以在保证优化精度与收敛性条件下,大大降低计算成本。 展开更多
关键词 神经动力学算法 多目标优化 微电网 需求响应
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