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1.
遗传算法电机优化设计简介 总被引:12,自引:0,他引:12
介绍了遗传算法的基本思想及其特点,实现了基于遗传算法的电机优化设计,讨论了保证其全局收敛性的方法,最后给出了基于遗传算法的电机优化设计实例。 相似文献
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应用于电力系统无功优化的改进遗传算法 总被引:18,自引:4,他引:18
遗传算法是近些年发展起来的基于自然选择规律的一种优化方法。本文在传统遗传算法的基础上,对遗传操作进行了进一步研究和改进,提出了改进遗传算法,电力系统的无功优化问题实例计算表明,改进遗传算法的优化结果可以更有效地达到或接近全局最优。 相似文献
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遗传算法是一种并行、全局优化的有效方法。由于遗传算法的进化过程缓慢,通常使用于离线,很难用于在线的实时优化和控制。该文对遗传算法进行了改进,提出了一种实时遗传算法在线自适应调整神经元增益的控制方法,并对造纸过程的定量水分控制进行了仿真实验,结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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以单级倒立摆为对象,介绍了一种融合遗传算法的神经网络控制方法。该方法采用以多层前馈神经网络作为遗传搜索表示方法的思想,以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力。仿真结果证明:遗传算法和神经网络的结合,可兼有神经网络广泛映射能力和遗传算法快速全局收敛等性能。 相似文献
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变电站图像监控系统中一种低码率的图像分形压缩方法 总被引:1,自引:2,他引:1
针对大型变电站图像监控系统中图像传输的关键问题,提出了一种基于遗传算法的图像分形编码方法。该方法既利用了图像分形压缩的高压缩比特性,又利用了遗传算法的快速搜索特性,克服了图像分形压缩算法时间开销大的缺点。文章对基本的分形编码方法与基于遗传算法的分形编码方法以及和基于JPEG2000的编码方法做了比较。对遗传算法提出了扩大的可变的搜索空间,有效地避免了遗传算法在运行过程中存在的产生超级后代及失去优秀个体的可能。 相似文献
8.
基于遗传算法的机组组合研究 总被引:11,自引:7,他引:11
针对遗传算法应用于机组组合问题的具体实现技术进行了深入的研究,实现了采用不同采样空间,不同选择策略,不同适值函数和不同交叉率/变异率的遗传算法和机组组合计算程序,并对10机系统和110机系统的仿真计算进行了分析和比较。结果表明各种不同实现技术的遗传算法应用到机组组合问题具有不同程度的有效性,另外,遗传算法的不同实现技术对收敛时间,收敛代数和收敛值也有较大的影响。文中在计算研究的基础上提出了适用于机组组合问题的遗传算法的具体实现技术,为遗传算法应用到机组组合问题的实用化研究奠定了坚实的基础。 相似文献
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部分解约束算法在机组负荷优化组合中的应用 总被引:9,自引:5,他引:4
针对实数遗传算法应用于火电厂机组负荷优化组合问题中存在早熟收敛的难题,提出了部分解约束结合惩罚函数的改进实数遗传算法,在解除约束条件的方法、变异操作策略、种群初始化等多方面针对火电厂机组负荷优化组合问题的自身特点对实数遗传算法提出了新的改进思路,解决了实数遗传算法应用于多峰值优化问题中早熟而收敛于局部极值点的难题,对某5台机组的火电厂机组负荷优化组合的优化仿真表明,采用该方法改进后的遗传算法优化成功率能达到100%。 相似文献