基于改进遗传算法的AGC机组优化组合研究

为降低发电成本,该文对自动发电控制(AGC)机组优化组合问题进行了研究.基于改进遗传算法,建立了包含AGC的机组优化组合模型;针对遗传算法存在的不足,结合包含AGC机组优化组合模型的特殊性,提出了可变长二进制编码;设计了专门的遗传操作,并采用等微增法对其中的连续变量进行了处理.将所研究的算法和模型应用于包含16台机组24时段的机组优化系统中,仿真结果表明该改进遗传算法的计算结果优于实数编码方法结果11.33%,并在搜索区间及收敛速度等方面都具有较好的性能,适用于大、中型发电系统.     

改进GA算法的电力系统机组优化组合研究

提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.     

遗传算法在机组启停中的应用及改进

提出了一种遗传算法应用于机组启停的新思路。针对一启停问题的特点,设计了一些启发式技术,使得遗传算法初始种群中的所有个体都是可行解。     

基于模糊遗传算法的机组组合问题的求解

为求解机组组合问题,提出一种模糊优化与遗传算法紧密结合的新的模糊遗传算法.通过建立模糊推理规则,对交叉率和变异率进行模糊控制,从而提高了收敛速度,避免了不成熟收敛.将该模糊遗传算法应用于一工程算例中求解机组组合问题,与传统遗传算法相比,在同样的种群规模和终止准则下,采用该算法的收敛迭代次数减少,减幅最大达122次,而每次迭代计算时间最多仅增加约0.01 s;优化组合的发电成本减小,减幅最大时达总发电成本的0.73%.     

机组组合的扩散并行遗传算法

研究了在细粒度并行机上的扩散并行遗传算法．遗传算法中个体为矩阵个体,选种采用竞争法．并行处理机拓扑结构为三维网格．对一个十机系统的机组组合问题进行了串行模拟,结果表明,当最大遗传代数或并行处理机个数增大时,均可找到更好的解,同时加速比也得以提高,且异步法优于同步法．     

基于遗传算法的火电机组运行优化

火电机组运行优化正成为火电厂运行工作和技术攻关的重要方面.文中结合某300MW燃煤机组运行实例,对其主要性能参数进行敏感性分析,得出性能参数偏差对煤耗率的影响规律,其中,飞灰含碳量、炉膛出口烟气含氧量、排烟温度、凝汽器真空度、给水温度、主蒸汽压力6个参数的每工程单位偏差对煤耗率的影响最大.在此基础上,建立了以煤耗率最低为目标函数的优化模型,并采用遗传算法进行寻优求解.最后,开发了火电机组运行优化软件,并在其上进行机组运行优化计算,得到了一个参数最优化的运行方案.优化结果表明,供电标准煤耗率比原来降低了约1.41 g/(kW.h).     

运用遗传算法解决交通信号定时的最优化问题

重点论述了使用遗传算法来解决交通信号定时设置问题，并用车流量评估模型(PFE)来找出司机随机选择路线时的车流量。将网络性能指标(PI)作为目标函数，并以它的倒数作为遗传算法的适应函数，通过调用TRANSYT交通模型来计算。实验证明这两种方法的结合，能够有效的解决交通信号问题。     

遗传算法在最优化问题中的应用研究

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法.本文分析和研究了遗传算法的基本概念和基本要素,阐述了遗传算法的实现原理和实现过程,并将遗传算法应用于求非线性函数最值中,证明了该算法对于解决函数优化问题是最有效的方法之一.     

遗传算法在一类最优化问题中的应用

应用一种基于自然选择和生物遗传机理的全局搜索学习算法──遗传算法的思想和方法,解决最优决策中一类仅含权值约束的最优化问题．采用十进制编码,给出了具体的求解步骤和编码方法．     

多目标优化问题中一种改进的遗传算法

遗传算法作为一种随机优化算法在多目标优化等众多领域取得广泛的应用,针对基本遗传算法存在寻优速度较慢,存在“封闭竞争”等问题,利用生物界中存在的“杂交”优势原理,提出以多种群变异为基础解决以上问题的改进遗传算法,并通过仿真取得满意的效果。     

求解动态优化问题的改进原对偶遗传算法

针对求解动态0-1优化问题的原对偶遗传算法(pri mal-dual genetic algorithm,PDGA)中一个关键的运算──原对偶映射(pri mal-dual mapping,PDM)进行改进,提出了一种新的适应性的PDM方法.在新的映射方法中,利用种群中染色体各个基因位点上取值的统计信息来计算该基因位点进行PDM运算的概率.在一组动态优化函数的仿真实验中,改进的PDGA算法表现出比原始算法更好的性能.     

一种改进的遗传算法求解旅行商问题

针对在解决旅行商问题时标准遗传算法效率不高,很容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法. 根据种群个体的多样性和分布情况,提出了判定遗传算法截止代数的方法. 研究结果表明,通过加入了初始化信息,改进交差算子,可提高遗传算法的精确性和收敛性.      

一种改进的车辆调度问题的遗传算法

车辆调度问题是一个NP-难问题,不存在多项式时间算法.针对这个问题本文使用集合分划的方法把较为复杂的车辆调度问题分解为相对简单的多旅行商问题,提出求解该模型的两阶段法并且运用新的编码和解码方式;另一方面,结合遗传算法对一些测试数据进行仿真试验,并得出了理想的结果.     

改进遗传算法求解三维集装箱装载问题

集装箱配载是一个复杂的组合优化问题,约束条件多,属于NP完全问题,求解难度大。本文在考虑一些实际应用中的约束条件下,提出了一种三维集装箱装载的改进遗传算法。算法中考虑了货物放置方向、装载容积等约束条件,给出了有效的解码算法。实例仿真结果说明了该算法的有效性和实用性,可以直接在实际中应用。     

用MATLAB求解TSP问题的一种改进遗传算法

TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型问题.提出一种改进的义叉和变异算子来解决TSP问题,并给出其算子的MATLAB程序.通过实验,发现改进的算法比传统算法收敛速度更快,适应值更优,说明改进算法是有效的.     

一种改进的二维装箱问题的混合遗传算法

改进了FFA算法,提出了区间合并和最小浪费面积的概念,并阐述了实现的方法．最后,采用基于改进的FFA算法的混合遗传算法得到了较好的结果,并对结果进行了分析．     

一种改进遗传算法

针对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)存在的未成熟收敛现象,本文提出一种改进的遗传算法(IGA),该算法采用双变异算子,即正交变异和多位点变异两种变异算子联合作用,提高了算法的全局寻优能力。仿真实验表明,对遗传算法的改进是有效的,改进后的算法与标准遗传算法相比具有更高的全局收敛性,并在一定程度上克服了未成熟收敛。