黑龙江电力
黑龍江電力
흑룡강전력
Heilongjiang Electric Power
2015年
4期
347-352
,共6页
云理论%网损最小%云自适梯度遗传算法%无功优化
雲理論%網損最小%雲自適梯度遺傳算法%無功優化
운이론%망손최소%운자괄제도유전산법%무공우화
遗传算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,笔者提出改进云自适应遗传算法(improvedcloud adaptive genetic algorithm,ICAGA),即将云模型引入遗传算法,由X条件发生器自适应调整交叉变异概率,使交叉变异概率既具有传统自适应遗传算法的趋势性,满足快速寻优,又具有随机性,改善避免陷入局部最优能力,然后用模拟农夫捕鱼算法(SFOA)中的收缩搜索来对云自适应遗传算法进行修正,以获全局最优解.以网损最小为目标函数,对标准IEEE 14和IEEE 30节点系统进行仿真计算,结果表明该算法能够获得更好的优化解.
遺傳算法存在著早熟的現象,易陷入跼部最小點,為瞭剋服這箇缺點,筆者提齣改進雲自適應遺傳算法(improvedcloud adaptive genetic algorithm,ICAGA),即將雲模型引入遺傳算法,由X條件髮生器自適應調整交扠變異概率,使交扠變異概率既具有傳統自適應遺傳算法的趨勢性,滿足快速尋優,又具有隨機性,改善避免陷入跼部最優能力,然後用模擬農伕捕魚算法(SFOA)中的收縮搜索來對雲自適應遺傳算法進行脩正,以穫全跼最優解.以網損最小為目標函數,對標準IEEE 14和IEEE 30節點繫統進行倣真計算,結果錶明該算法能夠穫得更好的優化解.
유전산법존재착조숙적현상,역함입국부최소점,위료극복저개결점,필자제출개진운자괄응유전산법(improvedcloud adaptive genetic algorithm,ICAGA),즉장운모형인입유전산법,유X조건발생기자괄응조정교차변이개솔,사교차변이개솔기구유전통자괄응유전산법적추세성,만족쾌속심우,우구유수궤성,개선피면함입국부최우능력,연후용모의농부포어산법(SFOA)중적수축수색래대운자괄응유전산법진행수정,이획전국최우해.이망손최소위목표함수,대표준IEEE 14화IEEE 30절점계통진행방진계산,결과표명해산법능구획득경호적우화해.
