文献类型：期刊文章

作　　者：胡克满[1,2] 胡海燕[3] 柳桂国[2,4]

机构地区：[1]宁波职业技术学院电子信息工程系,浙江宁波315800 [2]宁波华索光伏设备有限公司研发中心,浙江宁波315000 [3]宁波职业技术学院科研处,浙江宁波315800 [4]浙江纺织服装职业技术学院机电与轨道交通学院,浙江宁波315211

出　　处：《计算机应用》

基　　金：2012年浙江省教育厅高等学校访问工程师校企合作项目(FW2012017);浙江省教育厅2012年度科研计划项目(Y201226216)

年　　份：2013

卷　　号：33

期　　号：5

起止页码：1481-1484

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：通过对遗传算法(GA)和人工鱼群算法(AFSA)的研究,结合太阳电池I-V曲线的数学模型,提出了一种遗传算法与人工鱼群算法相互融合的优化算法(GA-AFSA)。GA-AFSA保持了遗传算法的全局寻优的优点,克服了人工鱼群漫无目的随机游动和遗传算法收敛慢的缺点,并且通过人工鱼群算法的计算提高了收敛速度。利用了太阳电池实测数据进行I-V曲线拟合及太阳电池的光生电流、二极管品质因数、串联电阻、反向饱和电流、并联电阻等5个重要参数的最优求解。将GA-AFSA与已有的算法进行了比较,仿真实验表明GA-AFSA精度高,收敛速度快。

关 键 词：遗传算法 人工鱼群算法 太阳电池 曲线拟合  

分 类 号：TM914.4]