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采用自适应遗传算法来确定基本遗传算法的交叉率和变异率,保证遗传算法的收敛性.同时引入模拟退火法思想,通过拉伸目标函数的适应度使优秀个体在产生后代时具有明显的优势,从而加速寻优的过程,形成一种新的算法:自适应模拟退火遗传算法.应用该算法进行电力系统多目标最优潮流计算,IEEE30试验系统计算结果表明了该算法的灵活性和有效性. 相似文献
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以网损最小为目标函数,电压降、电源容量和闭环等限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型。根据配电网络的特点,在遗传算法产生初始解、交叉、变异操作时,设计了基于环路的方法,避免了不可行解的产生。针对遗传算法的局限性,对操作过程进行了改进,调整了适应函数,结合了模拟退火算法,给出了交叉率和变异率的自适应计算方法,提高了算法的计算效率和优化性能。重构算例说明,该优化方法有效、实用。 相似文献
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基于遗传算法并避免不可行解的配电网络重构优化 总被引:2,自引:0,他引:2
以网损最小为目标函数,电压降、电源容量和闭环等限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型.根据配电网络的特点,在遗传算法产生初始解、交叉、变异操作时,设计了基于环路的方法,避免了不可行解的产生.针对遗传算法的局限性,对操作过程进行了改进,调整了适应函数,结合了模拟退火算法,给出了交叉率和变异率的自适应计算方法,提高了算法的计算效率和优化性能.重构算例说明,该优化方法有效,实用. , 相似文献
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从配电网设备检修计划编制的实际需要出发,在考虑多种约束条件的基础上,建立了以配电网经济性最好为目标的优化模型.针对该模型的特点,采用1种新型混合遗传-模拟退火算法(HGSA)对配电网检修计划进行优化调整.该算法综合了遗传算法和模拟退火算法的优点,使其既具有遗传算法的全局性和并行性,又具有模拟退火算法的局部搜索能力和退火特征.通过遗传算法、模拟退火算法对实际检修计划优化结果的比较,证明了所提出HGSA算法的有效性. 相似文献
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针对基本遗传算法(SGA)易早熟收敛且收敛速度慢的问题,提出了一种改进的遗传算法——自适应模拟退火遗传算法(ASAGA)用于解决PSS参数优化问题。该算法采用轮盘赌选择和最佳个体保存策略相结合的机制,并结合自适应的交叉、变异概率,扩大种群的搜索范围,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期的收敛速度。一个针对Kunder四机两区域系统的PSS参数优化以及暂态稳定性仿真分析的算例表明。本文所设计的PSS对各种扰动均表现出了很好性能,同时也说明了该算法较强的全局寻优能力。 相似文献
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针对灰狼优化算法在移动机器人路径规划时易陷入局部最优且效率低的问题,提出一种杂交退火灰狼算法。采用可调节的非线性收敛因子进行平衡算法的前期搜索和后期寻优;同时采用自适应遗传杂交策略,对灰狼群体以一定概率两两杂交以产生新个体,从而有效增强灰狼群体的多样性;在迭代的后期用模拟退火操作接受候选狼,避免算法陷入局部最优解。将路径长度和路径平滑度作为适应度评估指标并建立评估函数以评估路径规划效果。最后,路径规划实验结果表明,在3种不同尺寸的地图上,本文改进算法的适应度比灰狼优化算法分别优化了2.10、3.15、3.94,路径规划效果明显优于其他相关算法。 相似文献
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This paper presents a new algorithm based on integrating genetic algorithms, tabu search and simulated annealing methods to solve the unit commitment problem. The core of the proposed algorithm is based on genetic algorithms. Tabu search is used to generate new population members in the reproduction phase of the genetic algorithm. A simulated annealing method is used to accelerate the convergence of the genetic algorithm by applying the simulated annealing test for all the population members. A new implementation of the genetic algorithm is introduced. The genetic algorithm solution is coded as a mix between binary and decimal representation. The fitness function is constructed from the total operating cost of the generating units without penalty terms. In the tabu search part of the proposed algorithm, a simple short-term memory procedure is used to counter the danger of entrapment at a local optimum, and the premature convergence of the genetic algorithm. A simple cooling schedule has been implemented to apply the simulated annealing test in the algorithm. Numerical results showed the superiority of the solutions obtained compared to genetic algorithms, tabu search and simulated annealing methods, and to two exact algorithms 相似文献
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针对标准遗传算法易早熟收敛以及收敛速度慢的问题,提出了一种混合遗传算法(自适应遗传退火算法)用于解决辐射状配电网故障定位问题。该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,使得当前最优个体始终保持在种群里,并结合自适应交叉、变异概率,扩大种群的搜索范围,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期算法的收敛速度。最后,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算,结果表明,该算法能够对单点和多点故障进行实时、准确地定位,并在故障信息畸变的情况下,也能快速地得到准确结果。 相似文献
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基于改进遗传模拟退火算法的无功优化 总被引:8,自引:0,他引:8
针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题,提出了一种将遗传算法与模拟退火算法及牛顿下山法相结合的混合求解算法。首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作并采用模拟退火进行个体更新,以便增加群的多样性,避免陷入局部最优;然后采用牛顿下山法加快模拟退火部分的求解过程,并采用十进制整数编码和保存最优个体法来提高计算速度和精度。以IEEE 30-bus系统和一某实际电力系统为例对所提出算法的性能和求解精度进行了测试,结果表明改进的混合遗传算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。 相似文献
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Multiple tabu search algorithm for economic dispatch problem considering valve-point effects 总被引:1,自引:0,他引:1
Worawat Sa-ngiamvibool Saravuth PothiyaIssarachai Ngamroo 《International Journal of Electrical Power & Energy Systems》2011,33(4):846-854
This paper presents a multiple tabu search (MTS) algorithm to solve the economic dispatch (ED) problem by taking valve-point effects into consideration. The practical ED problem with valve-point effects is represented as a non-smooth optimization problem with equality and inequality constraints that make the problem of finding the global or near global optimum difficult. The proposed MTS algorithm is the sequential execution of individual tabu search (TS) algorithm simultaneously by only one personal microcomputer. The MTS algorithm introduces additional techniques for improvement of search process, such as initialization, adaptive searches, multiple searches, replacing and restarting process. To show its effectiveness, the MTS is applied to test two studied systems consisting of 13 and 40 power generating units with valve-point effects. The optimized results by MTS are compared with those of conventional approaches, such as simulated annealing (SA), genetic algorithm (GA), TS algorithm and particle swarm optimization (PSO). Studied results confirm that the proposed MTS approach is capable of obtaining higher quality solution efficiently and lowest computational time. 相似文献
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在正交频分复用(OFDM)系统中,基于遗传算法的部分传输序列(GA-PTS)技术有效地降低了 PTS 的计算复杂度,但在
改进峰值-平均功率比(PAPR)性能方面却并不理想。 为此,提出在遗传算法中嵌入模拟退火(SA)算子从而构造一种混合的遗
传模拟退火(GSA)算法,并把它应用于对 PTS 的最优相位因子进行搜索。 首先,通过对 PTS 相位因子编码形成染色体,采用随
机元素组成的染色体作为遗传算法的初始群体,并评估每个染色体的适应度值。 然后,根据适应度值选择染色体,建立染色体
的变异规则和交叉规则,对群体进行迭代进化。 最后,群体中的染色体利用退火温度进行更新,从而产生出新的下一代种群。
仿真结果说明,与 GA-PTS 方案相比,该方法不仅能降低计算负担,而且能够有效地降低 OFDM 系统 PAPR 值。 相似文献
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采用和声搜索算法(HSA)搜索最优方案进行配电网重构时,会受初始参数值的影响。为此,提出自适应和声搜索算法(AHSA)。在和声搜索算法中加入局部搜索进行改进,增强了算法的寻优性能。建立以降低网络的有功和无功功率损耗为目标的配电网重构的数学模型,采用基于节点分层的前推回代法对网络结构进行潮流计算和分析。对IEEE69节点配电网进行仿真,与和声搜索算法,遗传算法(GA)的结果进行对比分析,表明该算法的迭代次数少,有较好的收敛效果。在配电网重构的算例应用中,证明了自适应和声搜索算法是可行的。 相似文献