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摘要
随着电网设备规模日益扩大,利用智能机器人巡视变电站设备的技术得以广泛应用。而优化变电站设备巡视路径是降低智能巡视机器人能耗,提高机器人工作效率的有效手段。提出了一种改进粒子群算法,通过引进进化变异粒子个体,并且对惯性权重进行自适应调整,实现了粒子种群的动态更新。既解决了传统算法的早期容易收敛于局部最优解的问题,又能在运算的后期快速求得全局最优解,提高计算速度,并通过Matlab仿真应用于优化某500 kV变电站设备巡视路径,计算结果证明了该算法能高效求得最优路径。
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随着电网设备规模日益扩大,利用智能机器人巡视变电站设备的技术得以广泛应用。而优化变电站设备巡视路径是降低智能巡视机器人能耗,提高机器人工作效率的有效手段。提出了一种改进粒子群算法,通过引进进化变异粒子个体,并且对惯性权重进行自适应调整,实现了粒子种群的动态更新。既解决了传统算法的早期容易收敛于局部最优解的问题,又能在运算的后期快速求得全局最优解,提高计算速度,并通过Matlab仿真应用于优化某500 kV变电站设备巡视路径,计算结果证明了该算法能高效求得最优路径。
