[发明专利]一种基于量子粒子群算法的泛能站优化方法及装置有效
| 申请号： | 201810631976.7 | 申请日： | 2018-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN110619586B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 代景龙 | 申请（专利权）人： | 新智数字科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/06;G06Q10/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京嘉科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11687 | 代理人： | 杨波 |
| 地址： | 065001 河北省廊坊市经济*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于量子粒子群算法的泛能站优化方法及装置。包括以下步骤：建立能效模型，设置算法参数，初始QPSO粒子位置；构建目标函数，在初始条件下，根据目标函数计算每个粒子的适应度Fitness，根据粒子群优化算法确定并记录粒子的个体最优位置Pbest、群体的全局最优位置gpbest和最优中值位置S(t)；更新粒子速度，基于量子粒子群算法重新计算粒子的适应度，更新个体最优位置Pbest、群体的全局最优位置gpbest和最优中值位置S(t)；判断算法是否满足终止条件，如果满足，输出优化后的能效模型。该方法有效降低了工程应用成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 子粒 子群 算法 泛能站 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于量子粒子群算法的泛能站优化方法，其特征在于，具体包括如下步骤：/n1)建立泛能站能效模型，所述能效模型包括群体规模、粒子维度、粒子群位置，初始QPSO粒子位置；/n2)构建目标函数，所述目标函数根据目标函数计算每个粒子的适应度Fitness，根据粒子群优化算法确定并记录粒子的个体最优位置Pbest、群体的全局最优位置gpbest和最优中值位置S(t)；/n3)根据以下公式更新粒子个体最优位置Pbest，群体的全局最优位置gpbest和最优中值位置S(t)，
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