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提出了一种改进的多组织粒子群优化算法(RMPSO)来解决配电网络变电站选址定容问题。RMPSO中,粒子除受个体极值点和全局极值点影响外,还受组织极值点的影响。在寻优过程中,以适应度方差大小衡量粒子群体的“聚集”情况,对发生“聚集”的组织对应的组织极值点赋予变异操作,用以克服粒子群优化算法(PSO)的早熟现象。在该文提出的站址选择计算模型中,不仅考虑线路投资和网络运行费用对站址选择的影响,而且还考虑了地理信息对建站投资费用的影响,在模型上体现了变电站选址定容是地理信息和电气信息两者共同作用的结果。通过某开发新区规划实例验证了该文所提模型和方法正确性和有效Kaiyun体育官方网站 开云登录网站性,其规划结果科学、可行。
机译：基于自适应神经模糊推理系统粒子群的聚类群体群体群体和混合MOTHFLAME CUTTLE FUNTTH优化算法，用于无线传感器网络的高效路由
机译：简化的三路径高压配电变电站，特别是根据所谓的多点环或环形布置的高压供电网络的公共配电变电站
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