模拟退火粒子群算法

资 源 简 介

模拟退火粒子群算法

详 情 说 明

模拟退火粒子群算法（SAPSO）是一种结合了标准粒子群优化（PSO）和模拟退火机制的改进算法，在解决分布式电源选址定容问题时展现出独特优势。该算法通过引入模拟退火思想，有效克服了传统PSO容易陷入局部最优的缺陷。

在解决分布式电源规划问题时，算法首先初始化粒子群位置和速度，每个粒子代表一种可能的电源配置方案。核心改进在于引入退火温度的概念：在迭代初期允许较大的搜索范围，随着温度系数逐渐降低，搜索范围收缩，从而实现从全局粗搜索到局部精细优化的过渡。

算法通过动态调整惯性权重来平衡全局探索和局部开发能力。高温阶段惯性权重较大，粒子保持较强全局搜索能力；随着温度降低，权重逐步减小，算法转向局部精细化搜索。这种机制特别适合解决选址定容这类多极值优化问题。

应用在分布式电源规划时，每个粒子的适应度函数需要综合考虑电网损耗、电压稳定性、投资成本等多个目标。改进后的SAPSO算法不仅收敛速度更快，而且获得的解质量更高，能够找到更经济的电源配置方案。