文丨乐乐观古今
编辑丨乐乐观古今
引言
电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，其高效稳定的运行对于经济和社会发展至关重要。
随着可再生能源和分布式能源的大规模集成，电力系统的复杂性进一步增加，传统的优化方法逐渐暴露出局限性。
生物启发式优化算法因其对复杂问题具有良好的适应性而备受瞩目，其中蚁群算法作为一种典型方法，正被广泛应用于电力系统的优化领域。
蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁行为的生物启发式优化算法，最初由意大利计算机科学家Marco Dorigo于1992年提出。该算法模拟了蚂蚁在寻找食物、建立路径和信息传递过程中的行为，用于解决组合优化问题。
当蚂蚁沿着路径移动时，它们会释放一种称为信息素的化学物质。信息素的沉积量与路径上的距离和路径的质量有关。质量较高的路径上会释放更多的信息素。
信息素会随着时间逐渐蒸发，使得路径上的信息素浓度降低。这模拟了信息素的挥发性，鼓励蚂蚁在寻找路径时探索新的选项。
蚂蚁在选择下一步行动时，倾向于选择信息素浓度高的路径，但也考虑到路径长度。这使得蚂蚁能够在短距离内找到食物并建立更短的路径。
当所有蚂蚁完成一次探索后，信息素会根据路径上的蚂蚁表现进行更新。通常，较短路径上的信息素浓度会增加，较长路径上的信息素浓度会减少。这通过增加优秀路径的吸引力，以促使更多的蚂蚁选择这些路径。
