A diversity-based parallel particle swarm optimization for nonconvex economic dispatch problem
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期刊： Transactions of the Institute of Measurement and Control [Q3, IF:1.7]
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作者： Xin J, Yu L, Wang J, et al.
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时间： 2022
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研究内容： 针对粒子群优化算法(PSO)寻优能力差，收敛速度慢的问题，设计出基于多样性的并行粒子群优化算法(DPPSO)。如图1所示，该算法首先将粒子群分组，并赋予每组不同的超参数，从而增加粒子多样性并提升算法寻优能力。其次，DPPSO将各组粒子的计算分散至不同CPU核上并行计算，以提升收敛速度。最后，为各组建立如图2所示的异步信息交互机制，以保证算法的收敛性。
图 1 基于多样性的粒子群优化算法
图 2 异步信息共享机制
