带遗传算子模拟植物生长算法在AGC机组调配经济性中的应用

建立AGC机组调配调节费用的数学模型,采用一种带遗传算子模拟植物生长算法(Plant Growth Simulation Algorithm,PGSA),应用于机组调配经济性研究。为解决完整模拟植物生长过程全局搜索可能速度过慢的问题,采用最优保留和最差杂交后保留的策略,可在加速计算速度的同时抑制早熟,防止陷入局部最优。此外,为防止新生长点过于聚集,采用K-means聚类算法对机组进行分类,并在长出新生长点时,同类机组选择差异性较大的变异方式。对于存在多个最优解,采用多解平均法,确保机组调配的公平性。通过计算结果对比验证了该算法的合理性及有效性。     

带遗传算子模拟植物生长算法在AGC机组调配 经济性中的应用

建立AGC机组调配调节费用的数学模型,采用一种带遗传算子模拟植物生长算法(Plant Growth Simulation Algorithm,PGSA),应用于机组调配经济性研究。为解决完整模拟植物生长过程全局搜索可能速度过慢的问题,采用最优保留和最差杂交后保留的策略,可在加速计算速度的同时抑制早熟,防止陷入局部最优。此外,为防止新生长点过于聚集,采用K-means聚类算法对机组进行分类,并在长出新生长点时,同类机组选择差异性较大的变异方式。对于存在多个最优解,采用多解平均法,确保机组调配的公平性。通过计算结果对比验证了该算法的合理性及有效性。