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3.1.1 单步移动
3.1.2 交换移动
交换移动由两个单步移动组合实现 对配网重构问题而言,其物理意义为:合上开关i的同时打开开关j。
3.2 Tabu表
Tabu表是TS算法的关键,也是其区别于其他算法的最明显的特点。它用来存放已经发生的移动的逆移动,只要是存在于Tabu表中的移动,在当前迭代过程中是禁止采用的。 (转载自http://www.NSEAC.com中国科教评价网)
TS正是通过这种手段,有效地防止了在搜索过程中返回已经访问过的局部最优点,为取得全局最优解创造了良好的条件。Tabu表的管理有多种方式,本文采用先进先出(FIFO)的队列来进行管理。
也就是说,如果当前解是通过闭合开关i同时打开开关j产生的,那么所有与打开开关i或者闭合开关j相关的移动都将存入Tabu表中。但是,随着系统复杂程度的增加,k的取值范围将很大。由于Tabu表需要存放多次迭代的信息,一方面Tabu表的长度将大大增加,每次更新Tabu表时需要移进和移出大量元素;另一方面Tabu表的搜索效率也大大降低。
因此,Tabu表的长度对TS很关键,但如何确定其最优值仍是一个有待研究的问题。通常所遵循的原则是:Tabu表的长度随研究问题规模的增大而增大。
3.3 释放水平
虽然Tabu表是避免局部最优的有效手段,但它也可能阻止解的进一步优化,这对寻优过程显然是不利的。“释放水平”就是用来解决这一问题的。对于一个有价值的移动,就算它在Tabu表中,但只要达到了“释放水平”,就可将其从Tabu表中释放。本文采用的释放水平为:当Tabu表中的一个移动作用于当前解,能够产生到目前为止的最优解,则认为该移动达到了“释放水平”。
3.4 配网重构问题中TS算法的处理
和其他算法一样,用TS算法求解配网重构问题的关键在于,如何将算法和所要研究的问题结合起来,提高算法的计算效率和计算精度。TS属于随机搜索算法,如果不考虑配网重构问题自身的特点,寻优过程中将产生大量不可行解,极大地影响了计算效率,例如产生的解不满足辐射状结构或者出现了网络孤岛。