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随机并行梯度下降（SPGD）算法已被证明是一种较为有效的像清晰化系统控制算法，具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。其控制参数增益系数和扰动幅度决定了算法的收敛速度以及收敛稳定性。参数取值范围较窄，超出范围将导致收敛后期的震荡，或者较慢的算法收敛速度。研究了算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响，提出了一种参数自适应优化的方法。基于52单元变形镜、位置敏感传感器等器件建立了SPGD控制算法的像清晰化实验平台，验证该方法的有效性。实验结果表明，该方法扩展了参数取值范围，提高算法收敛速度的同时具有较好的收敛稳定性。

本文首先介绍了配电网可靠性研究和开关优化配置研究在国内外的研究现状,并介绍了评价电网可靠性的一些常用参数指标，并建立了配电网可靠性评估的数学模型，为后续章节的进一步研究奠定理论基础。 深入地研究分析了粒子群算法的基本原理，给出了基本粒子群算法的基本步骤和流程框图。根据粒子群算法的发展历程，描述了在基本粒子群算法的基础上提出的各种改进算法；以及与其他智能算法结合的混合粒子群优化算法。综合二次插值的数学理论基础，实现了二次插值粒子群算法在复杂中压配电网自动开关布点位置优化中的应用，并提出了总体流程图。 最后，以IEEE RBTS BUS6 F4算例配电网，利用MATLAB软件编写了复杂中压配电网自动开关布点位置优化仿真程序。集合给定的供电可靠率约束，确定了配电网自动开关的最佳位置和数量。并给出了各种开关配置下的可靠性指标，为评估配电系统的可靠性提供参考。

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