遗传算法在水电站厂内经济运行中的应用

建立了水电站厂内经济运行有功负荷分配的遗传算法数学模型,从空间最优化和时间最优化两个方面介绍了遗传算法应用于水电站厂内经济运行的具体操作步骤,考虑了空蚀、振动和检修对水电站厂内经济运行的影响,结合刘家峡水电站进行实例计算,结果表明:运用遗传算法对水电站厂内经济运行进行分析和研究不但能提高经济效益,而且能满足实时性的要求.     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段．针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法．使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的．     

一种新的自适应退火遗传算法

在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能。基于这个思想提出一种新的自适应退火策略用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理,以进一步改善算法的稳定性和收敛性。基于典型算例的仿真结果验证了该算法对高维复杂函数最优化的有效性和高效性,其性能明显优于传统遗传退火算法、改进的进化规划方法。     

基于遗传模拟退火算法的水库优化调度

采用遗传模拟退火算法研究了水电站单一水库的优化调度问题.根据水库优化调度的数学模型,提出了基于遗传模拟退火算法的优化调度的基本步骤.通过实例计算并与简单遗传算法相比较,表明该算法具有极强的局部搜索能力和较好的收敛性能     

基于遗传模拟退火算法的钢桁架结构优化设计

将遗传算法(GA)的全局寻优性能好和模拟退火算法(SA)的局部搜索能力强的优点相结合,提出了用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法(SAGA).以十杆桁架为例对此算法进行了数值实验,并将实验结果与其他优化方法相比较.算例结果表明,遗传模拟退火算法的寻优概率是100%,平均进化代数为35代,其稳定性和求解效率均高于改进的遗传算法.实验结果显示,遗传模拟退火算法在整体搜索同时,采用退火操作进行局部搜索,提高了算法的局部搜索能力,有效克服了遗传算法迭代缓慢的缺点,把遗传模拟退火算法用于钢桁架离散变量的优化设计中是行之有效的.     

基于模拟退火算法的动力头优化设计

根据模拟退火算法的基本原理,定义了动力头优化的目标函数及各种约束条件,给出了模拟退火算法对动力头优化的具体过程.分析对比了常规退火算法同改进的退火算法及采用MATLAB工具箱中fmincon函数对动力头优化的结果.优化结果和实验分析表明,采用改进的模拟退火算法对动力头优化设计是获取问题最优解的好方法.     

水电厂经济运行的遗传算法

本文提出求解水电站厂内经济运行问题的新方法———遗传算法，它不同于常规优化算法的特点在于，从多个初值点开始，沿多路径搜索实现全局或准全局最优，计算过程中不需要存储状态或决策变量的离散点，大大减少计算机内存，不必求导计算，编程简单，是一种有效的自适应随机搜索算法。     

遗传模拟退火算法在结构优化设计中的应用

遗传算法、模拟退火算法都是随机搜索方法,在处理全局优化、离散变量、多连通可行区等困难问题中,具有传统结构优化算法不可比拟的优势.笔者针对遗传算法和模拟退火算法的特点,取长补短,结合成一种混合遗传算法—遗传模拟退火混合算法.经改进后的混合算法既发挥了遗传算法全局搜索能力强的特点,又保留了模拟退火算法局部寻优效果好的优点.     

改进自适应遗传模拟退火算法的结构优化设计

为提高遗传算法的收敛性,避免发生早熟收敛,对遗传算法进行改进.引入一种基于个体适应度值的自适应遗传算法,并将遗传算法和模拟退火算法结合形成一种混合算法,从而提高算法的运行效率和计算精度.算例表明改进的自适应遗传模拟退火混合算法较基本遗传算法更加有效.     

遗传-多点退火接力混合算法的应用

遗传-多点退火接力混合算法是先进行遗传算法操作,再接力使用模拟退火法操作的一种尝试。其关键在于遗传算法中变异的处理及退火中初始温度和降温值的处理。给出了该方法的基本过程和原型过程的数学描述,对算法中的罚因子,变异情况及温度值的选取进行了分析。通过具体实例的计算结果表明,将此方法用于非线性约束优化是可行的。     

单亲遗传模拟退火及在组合优化问题中的应用

基于模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)、 单亲遗传算法(PGA)、遗传模拟退火算法(SAGA)理论的优缺点,比照SAGA、根据SA和PGA的优势互补性,提出了一种融合SA和PGA的新算法--单亲遗传模拟退火算法(SAPGA).结合SA、PGA的优点,对PGA中每一代操作内部的基因重组操作进行了改进,同时改变了传统的降温方式、在两代操作之间加入染色体按适应度函数大小排列的过程.用3组城市数据的旅行商问题(TSP)对上述5种算法进行仿真实验,SAPGA的平均最优解始终最小,收敛所用时间始终最短.     

混沌模拟退火粒子群优化算法研究及应用

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,提出混沌模拟退火粒子群优化(PSO)算法.引入混沌理论对粒子群优化算法的参数进行自适应调整,提高了算法的全局收敛性能|采用模拟退火(SA)算法,依据概率性的劣向转移,以一定概率接受劣解,使算法具有跳出局部最优而实现全局最优的能力.引入自适应温度衰变系数,使模拟退火算法能够根据当前环境自动调整搜索条件,从而提高算法的搜索效率.通过7个经典函数测试混沌模拟退火粒子群优化算法的性能,并将其应用于Job Shop调度问题.仿真实验结果表明,采用新算法有效地克服了停滞现象,增强了全局搜索能力,与遗传算法、粒子群优化算法相比寻优性能更佳.     

炼钢-连铸优化排程的基础研究

炼钢-连铸排程是NP完全问题,文献中遗传算法、模拟退火等算法的计算速度无法满足进度控制的要求.目的就在于为改进现有算法提供标杆（benchmark）.将任务委派和任务排序问题描述为黑球和白球的组合问题,大幅改进了从大量组合中找出可行组合的速度.以B企业两座转炉冶炼51炉为例,所给方法在CPU为双核4600＋,内存为2 GHZ的主机上运行,仅用1.375 s从6 765 201个组合中,首先找出834个排列可行解,然后找出209个时间可行解,最后找出5个满意解,作为改进算法的标杆.     

采用混合遗传算法的敏捷卫星自主观测任务规划

为改进敏捷卫星观测大规模地面目标点时传统的遗传算法求解效率低下的问题,提高智能优化算法的求解效率,改进了传统的遗传算法,提出了禁忌退火遗传混合算法。首先,考虑到航天器在观测地面目标点的过程中所面临的时间约束、姿态轨道动力学约束等多种约束条件,建立了相应的适应度函数。所提出的适应度函数能够兼顾高观测收益与低观测能耗,反应了实际工程问题的观测需求。随后,为改进传统遗传算法的变异过程,提出了禁忌退火变异方法。这一变异方法在个体变异寻优的过程中,引入了禁忌搜索方法与Metropolis法则,提高了算法搜寻到全局最优解的概率,加快了算法的收敛速度。研究结果表明,与传统的遗传算法相比,禁忌退火遗传混合算法节省了约40%的算法运行时间,该算法的运行效率也高于退火遗传算法、禁忌遗传算法等其他种类改进的遗传算法,从而验证了禁忌退火遗传混合算法求解敏捷观测卫星任务规划问题的高效性。     

基于模拟退火的自适应调节位置区数目的位置区规划

提出一种基于模拟退火的新算法来划分位置区,采取自适应策略来调节位置区数目,并结合有效设计的模拟退火算子,克服了通常算法易陷入局部最优解的弊端,提高了算法的搜索效率．数据仿真实验表明了算法的有效性．     

混合遗传算法的电力系统无功优化

针对遗传算法（GA）的局限性，提出了一种应用于电力系统无功优化问题的混合遗传算法（GASA）。实施了最优保留策略，改进交叉和变异操作，并结合模拟退火算法（SA）的Metropolis判别准则的复制策略，使寻优过程能够跳出局部最优解，从而形成了混合遗传算法。优化过程中考虑了电力系统无功优化自身特点，提高了计算效率。对IEEE30节点系统的仿真表明：该算法能够有效地提高收敛速度，避免早熟收敛。     

快速模拟退火算法及矿井通风网络全局优化

提出了一种新的快速模拟退火算法;在对其性能测试的基础上．将其成功地应用于矿井通风网络全局优化设计．结果表明;该算法能有效地求解传统的确定性方法所不能凑效的全局最优解问题;而且同传统的模拟退火算法相比,具有更高的计算效率。