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这是一篇基于粒子群优化算法的电力系统多目标的无功优化研究的IEEE论文。希望有所帮助。-This is a PSO-based power system multi-objective reactive power optimization of the IEEE papers. Hope that helps.
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：智能算法如粒子群算法已被应用于PID控制器的参数优化，以弥补传统优化方法容易产生振荡和较大超调量
的不足，但是粒子群算法存在易于早熟的缺点，在分析量子粒子群算法的基础上，提出了使用量子粒子群算法优化PID控
制器的参数。为了兼顾控制系统的各项性能指标，根据控制器的实际要求对各项指标进行加权作为算法的目标函数，对
PID控制器进行多目标寻优。通过2个传递函数实例，分别使用z—N、粒子群算法和量子粒子群算法进行了PID控制器
参数优化设计，并对结果进行了分析。-Abstract：H
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The document details optimization of reactive power in DG systems integrated to utility networks
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多目标粒子群算法（多目标粒子群的基本源代码,两个目标的源代码）-Multi-objective Particle Swarm Optimization
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提出了一种考虑决策者偏好信息的配电网无功多目标优化方法-this paper proposes a method of multi-objective reactive power optimization considering preference information of decision maker
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Multi-objective evolutionary optimization of
polynomial neural networks for fatigue life
modelling and prediction of unidirectional
carbon-fibre-reinforced plastics composites
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多目标粒子群算法是将多目标算法和粒子群算法结合起来的一种优化算法-Multi-objective Particle Swarm Optimization is an optimization algorithm combining multi-objective algorithm and particle swarm optimization
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不确定环境下的机器人路径规划的多目标粒子群优化算法-Robot path planning in uncertain environment using multi-objective particle
swarm optimization
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