1) 전력계통 계획

전력계통 계획의 중요한 부분은 송전망 계획으로, 부하증가와 전력공급계획에 따라 그에 맞는 최적의 전력망을 구축하는 것을 목적으로 합니다. 경제적이고 안정적으로 전기 에너지를 전송하는 요구 사항을 충족하기 위해 계획 기간 동안 구조를 계획합니다. 현재 인공지능 알고리즘의 급속한 발전은 전송망 계획 문제를 해결하는 새로운 방법을 제공하고 있습니다. 인공 지능 알고리즘은 조합 최적화 문제나 목적 함수와 일부 제약 조건을 미분할 수 없는 최적화 문제를 해결하는 데 적합합니다. 인공 어군 알고리즘은 타부 검색(Tabu)을 도입하고 인공 어류의 일부 행동을 개선하여 인공 어류가 탐색 과정에서 기억할 수 있는 능력을 갖게 하고 탐색한 위치를 금지 구역으로 설정하여 동시에 반복 검색을 방지합니다. 시간이 지나면 금지된 지역의 위치를 ​​기록합니다. 일부 우수한 상태는 검색의 효율성과 다양성을 보장하므로 인공 어군 계산을 통해 전송 네트워크 계획 문제를 해결하는 속도와 효율성이 보장됩니다.

2) 다단계 사다리 물류 환승 운송 시스템 최적화

본 문제에 대한 최적화 모델에서는 변수의 제약과 솔루션의 정확도를 동시에 고려해야 합니다. 가변 공간의 공간적 이산화는 적절한 크기의 그리드로 변환됩니다. 환승역의 각 레벨의 최적 위치는 제한된 영역의 특정 알려진 지점에서 선택됩니다. 군집 알고리즘은 각 레벨의 환승 스테이션과 그리드 포인트 간의 관계 매트릭스와 인접한 2레벨 환승 스테이션 간의 관계 매트릭스를 설정하여 제약 조건을 제거하고 변수 수를 압축합니다. 알고리즘은 이 문제의 최적화에 더 적합합니다. 적용 결과는 알고리즘이 다단계 물류 환승 운송 시스템 최적화 문제를 해결하는 데 효과적이라는 것을 보여줍니다.