基于迁移学习的细菌觅食算法用于大规模复杂电网风险调度
针对大规模复杂电网的风险调度问题，本文引入迁移学习，有效地利用历史优化信息。应用细菌觅食算法的寻优特性和强化学习的自学习能力相结合的求解方法，并通过知识迁移技术提高在线学习速度。测试结果表明，该方法在大规模复杂电网的风险调度问题上具有较高的求解效率和准确性，能够有效地提高电网的安全性和稳定性，具有较好的应用前景。
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针对大规模复杂电网的风险调度问题，本文引入迁移学习，有效地利用历史优化信息。应用细菌觅食算法的寻优特性和强化学习的自学习能力相结合的求解方法，并通过知识迁移技术提高在线学习速度。测试结果表明，该方法在大规模复杂电网的风险调度问题上具有较高的求解效率和准确性，能够有效地提高电网的安全性和稳定性，具有较好的应用前景。
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