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摘要
为提高计算效率，并针对传统拉格朗日松弛算法(LR)在优化过程中存在对偶间隙不能收敛的问题，提出了一种改进的拉格朗日松弛算法(LR-CMSCA)以优化大规模机组组合问题。首先通过正弦余弦算法(SCA)优化拉格朗日乘子的更新路径，以缓解振荡现象；然后在SCA中引入柯西变异算子对当前粒子进行干扰，尽可能避免陷入局部最优，并引入自适应权重更新策略，使粒子更快逼近最优解；最后利用不同机组规模的电力系统进行仿真计算，并将计算结果与其他算法进行比较。结果表明，该方法在计算结果上具有优势，且有实际应用价值。
- 出版日期2023
- 单位太原理工大学
