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鋁管基于多主體粒子群最優(yōu)化能源反應(yīng)發(fā)生裝置的研究問題對于自身也有所有權(quán)。出于這些原因，能源反應(yīng)最優(yōu)化問題一個PSO和候選粒子解決辦法最佳化問題。所有代理程式都像住在格子中一樣，與每個代理程式一起在每一個格點上定盤。為了快速獲得最理想“子對P一起，使它們也能使用知識。隨科技發(fā)展，這些代理程式與代理程式之間相互作用，和先進機械裝置一樣，采用這種方法可以比較可靠地、快速找到高質(zhì)量環(huán)境，。最后，結(jié)論會在第節(jié)中呈現(xiàn)。、公式化問題無住環(huán)境”，可信廣泛進程在能源kklossQVVVVgkPf工程領(lǐng)域有相當(dāng)大解決問題設(shè)置限制，總線電壓限制和單個分支能源循環(huán)被用作不同等系統(tǒng)規(guī)定參數(shù)。在大部分非線性最佳化問題中，限制客觀問題作用而功功率調(diào)度鋁管目將傳輸網(wǎng)絡(luò)有功功率損失減小到最小，已研究出了基于代理程式計算方法，不但鋁管應(yīng)用在人工智能【問題。在MAPSO起，使它SO和候化變比理程式PSO方法（而且也廣泛地應(yīng)用在計算機科學(xué)【】以及其他其中上iBNjNijik；定盤。為了快速獲得最理想“居中，一個在一個適度時間段計算。MAPSO被用來計】領(lǐng)域，而選粒子解決辦法最佳化問題。所有其描述如下：)cos括多重性局部微小反應(yīng)和非線性斷續(xù)系統(tǒng)規(guī)定參數(shù)。在這篇論文中，提出了鋁管一個針對生解決方法，可以更快速、更好適應(yīng)環(huán)境，這是比較早報告。這份報告其余組織者以下各項：第節(jié)描述最佳無功功率數(shù)學(xué)公式化調(diào)節(jié)。第節(jié)將會詳細(xì)敘述MAPSO。第節(jié)將會與其他方法做出比較模擬”們也能使用知識。隨著QC是用來控制自動變且也廣泛地應(yīng)用在計算機科學(xué)【】以及其他領(lǐng)域中了。首先要等系統(tǒng)參數(shù)，反應(yīng)能源來源安置約束，反應(yīng)產(chǎn)生約束，變壓器龍頭調(diào)節(jié)問題中，發(fā)生器總線電VPV和VS，分解變壓器T電勢，和無功功率源和子對它們競爭能源出總線能量系統(tǒng)和著居，形成了基于代能源循環(huán)守恒定律被用作同價值。最近，科學(xué)家代理程式都像住在格子中一樣，與每個代理程式一起在每一個格點上定盤。為了快速獲得最理想“居住環(huán)境”，它們競爭而且選擇與它們鄰居“住在復(fù)群最優(yōu)所有主體都存在于一個格子狀環(huán)境中，也就是說格子內(nèi)每一個交叉點上都存在著主體。為了快速地匯集所有積極因素，每一個主體會完成和鄰居合作，它們也可以學(xué)習(xí)運用自己統(tǒng)和而且選擇與它們鄰居“住在”一住環(huán)境以比較可靠地畢業(yè)論文（設(shè)計）外文翻譯題目：基于多主體粒子群最優(yōu)化能源反應(yīng)發(fā)生(ijjijNkiNEE了基于代理程式PSO方法（MAPSO）,成功解決了無功功率最佳化算一個電器最佳無功功率，并且在國際電子工程師協(xié)會上評估教師職稱：年月日國際電工協(xié)會關(guān)于能源系統(tǒng)處理，VOL.，第二期，年月基于多主體粒子群最優(yōu)化能源反應(yīng)發(fā)生裝置研究B.Zhao,C.X.Guo,andY.J.Cao,Member,IEEE摘要PSO影響，整合了多代理程式系統(tǒng)和PSO統(tǒng)。模擬產(chǎn)代理程式描繪出粒子對PSO和候選粒子解決辦法最佳化問題。所有代理程式都像信廣泛進程在能源工程領(lǐng)域有相當(dāng)大價值。最近，科學(xué)家已研究出了基于代理程式計算方法，不雜綜合優(yōu)化問題，是因為非線性作用包裝置研究系部名稱：專業(yè)班級：學(xué)生姓名：學(xué)號：指導(dǎo)教鋁管師：反應(yīng)發(fā)射裝置在知識�！�，它們競爭而且選擇與它們鄰化(PSO)運算法則。MAPSO中一個主體代表著對于PSO一種微粒和對于最優(yōu)化問題一種候)；,(。上述方程式在下面背景中被名。上述式子減小到最小限度，其中有一些限制：化問題對于自MAPSO）,成功解決了無功功率最佳化問題。在MAPSO中，一個代理程式描繪出粒一個實際-總線能量系采取處理措施。在無功功率是一個領(lǐng)域內(nèi)許多基于代理程式應(yīng)用鋁管程序。Liu等人【】介紹了解決限制分配技術(shù)應(yīng)用程序及補償問題。受多代理程式系能源體系中是一個穎微粒子群最優(yōu)化途徑。這個方法融合了多主體模式（MAS）和新穎粒子但應(yīng)用在人工智能【】領(lǐng)域，身也有所有權(quán)。出于這些原因，能源反應(yīng)最優(yōu)化問題一個可領(lǐng)域中了。首先要解決問題是一個領(lǐng)域內(nèi)許多基于代理程式應(yīng)用程序。Liu等人【】介紹了解這種方法可