刘敏忠
- 作品数：8 被引量：62H指数：4
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- 用改进遗传算法求解电力系统负荷恢复被引量：8
- 2007年
- 对系统恢复过程中最后一个阶段的负荷恢复问题进行了研究.考虑系统恢复过程中负荷对电力需求优先级的不同,将电力系统的负荷恢复问题建模为多约束条件的组合优化问题,并用改进的遗传算法对问题进行求解.在选择策略中采用稳态策略、精英策略和重叠种群策略,提高了遗传算法搜索的遍历性并使算法具有群体爬山性.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种偏序关系来处理负荷恢复中的约束条件.求解的过程满足了系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明了算法的有效性.
- 张志毅陈允平刘敏忠袁荣湘
- 关键词：电力系统恢复改进遗传算法组合优化负荷恢复
- 基于粗糙集和小生境遗传算法的电网故障诊断规则提取被引量：21
- 2009年
- 用粗糙集理论进行电网的故障诊断,关键是对知识表的约简。本文以粗糙集理论中的决策表为主要工具,首先将继电保护和断路器的动作信号作为对故障分类的条件属性集,故障区域作为对故障分类的决策属性,建立决策表,然后利用小生境遗传算法适合于进行多峰值函数优化的特点,提出了一种基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简方法,用于求解决策表的多个约简,进而进行值约简后抽取出诊断规则。算例结果说明了本算法的正确性和可行性。
- 张志毅袁荣湘杨同忠刘敏忠
- 关键词：粗糙集小生境遗传算法故障诊断电力系统
- 电力系统负荷恢复优化的并行遗传算法实现被引量：1
- 2007年
- 对电力系统的负荷恢复问题进行了研究.将该问题建模为一个多约束条件的组合优化问题,根据遗传算法特别适合求解大规模组合优化问题的特点,设计了一种粗粒度并行遗传算法来对此优化问题进行求解.在消息传递类并行软件开发环境提供的基于消息传递的并行虚拟环境下,采用master/slave的并行编程模式,有效地提高了算法的计算速度.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种序关系,来处理负荷恢复中的约束条件.求解过程满足系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明,所提出的并行遗传算法不仅可以最大限度地恢复负荷,而且可有效提高算法的计算速度.
- 张志毅文福栓刘敏忠
- 关键词：电力系统负荷恢复并行遗传算法组合优化粗粒度
- 一种基于DCT域的视频水印算法
- 对现有的大量MPEG-2视频文件进行版权保护,需要一个能对现有视频进行快速水印嵌入,并且不影响视频图像质量的水印算法.根据这一目的,提出了一种基于MPEG-2压缩视频DCT域的有效视频水印算法.直接利用I-帧图像中的I型...
- 郑鹏刘敏忠
- 关键词：视频水印算法DCT系数版权保护
- 一种基于DCT域的视频水印算法被引量：5
- 2009年
- 为了对现有的大量MPEG-2视频文件进行版权保护,需要一个能对现有视频进行快速水印嵌入,并且不影响视频图像质量的水印算法。根据这一目的,提出了一种基于MPEG-2压缩视频DCT域的有效视频水印算法。直接利用I-帧图像中的I型宏块的中频DCT系数进行水印嵌入,无须对压缩视频进行编码和解码,水印嵌入速度快,可实现水印的实时嵌入和提取。中频系数对人眼不太敏感,图像失真度小,同时选择中频系数也不会降低游程编码的性能。对MPEG-2视频进行了实验,实验结果表明方法非常有效。
- 郑鹏刘敏忠
- 关键词：水印DCT系数MPEG
- 背包问题混合遗传算法在电力恢复中的应用被引量：4
- 2007年
- 文章把电力系统的负荷恢复问题建模为带众多约束条件的0-1背包问题,并设计了一种将贪心算法与改进遗传算法结合起来的改进混合遗传算法来对此问题进行求解。该算法的主要特点是具有群体爬山性和利用了郭涛算子的非凸组合技术使算法具有搜索的遍历性。采用此算法可以得到负荷恢复的某一阶段可恢复的最大的负荷量。求解的过程保证了求得的解是满足系统的约束条件,所以系统的负荷恢复过程是安全的。算例的结果表明了该算法的有效性。
- 刘敏忠张志毅张玉萍
- 关键词：混合遗传算法郭涛算法背包问题
- 解约束多目标优化问题的一种鲁棒的进化算法被引量：22
- 2004年
- 将约束条件与目标函数融合在一起 ,对有约束的多目标优化问题 (MOP)建立了一种新的偏序关系 ,引入了约束占优的定义 ,并证明了在新的偏序关系意义下的Pareto最优集就是满足约束条件的Pareto最优集 ,从而在对种群中的个体进行评估或排序时 ,并不需要特别去关心个体是否可行 ,避免了罚函数选择参数的困难 尝试应用有限Markov链的有关理论证明了此进化算法的收敛性 用较复杂的Benchmark函数进行了大量的数值实验 ,测试结果表明新算法在解集分布的均匀性。
- 邹秀芬刘敏忠吴志健康立山
- 关键词：约束多目标优化进化算法偏序关系收敛性
- 一种基于偏序排名的高效的多目标演化算法被引量：3
- 2004年
- 利用 Better函数对多目标优化问题 (MOP)建立了一种偏序关系 ,并通过这种偏序关系对种群中的个体进行排名 ,设计了一种高效的多目标演化算法 (EMOEA) ,应用有限 Markov链的有关理论证明了此演化算法的收敛性 ,同时对四个 Benchmark函数进行了数值试验 ,测试结果表明 ,新算法在解集分布的均匀性、多样性、精确性以及快速收敛性均优于已有的 MOEA.将此算法推广用于求解经济领域或工程领域的一些难题 。
- 刘敏忠邹秀芬康立山
- 关键词：多目标优化问题多目标演化算法偏序关系收敛性
