Phương pháp ACO (Ant Colony Optimization)[11, 2]

Một phần của tài liệu Điều độ công suất phản kháng tối ưu sử dụng thuật toán one rank cuckoo search (Trang 20 - 23)

2.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÃ SỬ DỤNG GIẢI BÀI TOÁN ORPD

2.2.3. Phương pháp ACO (Ant Colony Optimization)[11, 2]

Một trong những phương pháp tiến hóa dựa trên trí thông minh nhân tạo được giới thiệu gần đây là phương pháp ACO được đề xuất bởi Marco Dorigo năm 1992.

ACO đƣa ra cách tiếp cận mới mạnh mẽ và hiệu quả hơn cho những bài toán tối ƣu hóa phức tạp, thuật toán này tiêu biểu cho việc sử dụng mô hình xác suất để tìm lời giải tối ưu. Phương pháp này dựa trên cách cư xử của đàn kiến đi tìm thức ăn.

Trong khi tìm thức ăn các cá thể kiến tự động khởi tạo xung quanh khu vực tổ của chúng các thói quen riêng. Ngay khi có 1 cá thể kiến tìm đƣợc nguồn thức ăn, nó sẽ đánh giá chất lƣợng và số lƣợng thức ăn đó và mang về tổ số thức ăn tìm đƣợc.

Trong suốt quá trình quay về tổ cá thể kiến này sẽ để lại trên lối về loại pheromone do nó tiết ra. Lƣợng pheromone để lại có thể phụ thuộc vào chất lƣợng và số lƣợng thức ăn, lƣợng pheromone này sẽ dẫn các cá thể kiến khác tới nguồn thức ăn này.

Sự truyền đạt không trực tiếp này giữa các cá thể kiến qua chất pheromone để lại trên lối mòn cho phép chúng tìm được đường đi ngắn nhất giữa tổ của chúng và nguồn thức ăn đó. Nói chung phương pháp ACO giải quyết bài toán tối ưu hóa bằng cách lặp lại 2 bước sau:

- Lời giải đƣợc xây dựng dựa trên mô hình chất pheromone đặc trƣng của loài kiến mà sự phân bố tần suất đƣợc thông số hóa qua không gian bài toán.

- Lời giải đƣợc sử dụng để thay đổi các giá trị của chất đặc trƣng với cách mà đƣợc nghĩ rằng nghiên về sự lấy mẫu hơn là về lời giải chất lƣợng cao.

Theo bài báo này bài toán ORPD đƣợc biểu diễn nhƣ là bài toán tối ƣu với tổn thất trên đường truyền. Đây là hàm điện áp máy phát và các khóa dãy tụ được xác định nhƣ sau:

 

 

 NG SW

1 G

N

1 SW

SW SW L

G G L

L ( P / V ) V ( P / Q ) Q

P

Min (2.10)

Trong đó:

PL

 là hàm mục tiêu của sự thay đổi tổn thất trên đường truyền.

VG

 và QSW là sự thay đổi biến kiểm soát của điện áp máy phát và các khóa công suất phản kháng.

NG là số nút máy phát.

NSW là số nút có các khóa dãy tụ.

Giải thuật ACO đƣợc ứng dụng để giải bài toán ORPD nhƣ là một bài toán tối ƣu với các điều kiện ràng buộc các biến kiểm soát và độc lập, giải thuật của thuật toán nhƣ sau:

- Bước 1: Sự khởi tạo - chèn các đoạn trên và dưới của các biến kiểm soát [(VGmin,VGmax) và (QminSW,QSWmax)], thông số hệ thống, tạo không gian tìm kiếm với độ lớn là các biến kiểm soát (VG,QSW)và chiều dài các giá trị ngẫu nhiên với độ lớn giống nhau của pheromone ban đầu mà chứa các thành phần có giá trị cân bằng rất nhỏ để đƣa tất cả các cá thể kiến có cơ hội giống nhau khi tìm kiếm.

- Bước 2: Thực hiện vị trí đầu tiên - mỗi cá thể kiến được định vị trạng thái ban đầu một cách ngẫu nhiên trong phạm vi hợp lý của mỗi biến kiểm soát trong không gian tìm kiếm với một cá thể kiến trong mỗi biến kiểm soát với chiều dài giá trị phân phối ngẫu nhiên.

- Bước 3: Qui tắc chuyển tiếp - mỗi cá thể kiến đi đến vị trí kế tiếp trong khoảng những biến kiểm soát khác theo qui tắc chuyển tiếp có thể xảy ra và lệ thuộc vào lƣợng pheromone để lại và tầm nhìn xa đƣợc nghịch đảo của hàm mục tiêu.

Trong đó, ảnh hưởng của pheromone và tầm nhìn xa ở mỗi cá thể phụ thuộc vào hai thông số α và β.

- Bước 4: Cập nhật lại pheromone cục bộ - lượng pheromone cập nhật cục bộ giữa các cá thể kiến là khác nhau bởi vì mỗi cá thể kiến có lộ trình khác nhau.

- Bước 5: Hàm phù hợp - sau khi tất cả các cá thể kiến bị hấp dẫn đến đường đi ngắn nhất mà ở đó có lượng pheromone mạnh nhất, thì nghiệm tốt nhất của hàm mục tiêu đã đạt đƣợc.

- Bước 6: Cập nhật lại pheromone toàn cục - lượng pheromone trên chuyến đi tốt nhất trở thành dấu hiệu mạnh nhất để hấp dẫn các cá thể kiến trên đường đi.

Hơn nữa, pheromone trên những hướng đi khác biến mất.

- Bước 7: Kết thúc chương trình - chương trình kết thúc khi đi đến số lần lặp lớn nhất hoặc nghiệm tốt nhất đạt đƣợc mà không có sự chậm trễ của các cá thể kiến.

Hình 2.2: Sơ đồ thuật toán ACO Bắt đầu

Khởi tạo: chọn thông số, giới hạn kiểm soát và pheromone ban đầu

Lần lặp lớn nhất đến

Kết thúc Đúng

Sai Khởi tạongẫu nhiên vị trí ban đầu

của mỗi cá thể kiến

Áp dụng giai đoạn quy tắc đường truyền

Khởi tạo: chọn thông số, giới hạn kiểm soát và pheromone ban đầu

Áp dụng quy tắc nâng cấp pheromone cục bộ

Ƣớc lƣợng hàm phù hợp

Áp dụng quy tắc nâng cấp pheromone toàn cục

Một phần của tài liệu Điều độ công suất phản kháng tối ưu sử dụng thuật toán one rank cuckoo search (Trang 20 - 23)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(73 trang)