基于遗传算法并避免不可行解的配电网络重构优化

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. ,     

基于遗传算法并避免不可行解的配电网络重构优化

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。     

基于混合遗传算法的齿轮传动优化设计

以体积最小为目标函数,建立了齿轮传动优化设计数学模型,并用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束优化问题。针对遗传算法的局限性,采用整数编码和实数编码结合的混合编码,并调整了适应函数,采用随机多父辈适应函数值加权交叉和自适应变异操作,结合了模拟退火算法,给出了初温的确定方法,从而形成了混合遗传算法。该算法能够有效地减少不可行解的产生,提高收敛速度,避免早熟收敛。算例说明,该优化方法有效、实用。