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社会演化算法在机组组合中的应用
引用本文:王喆,余贻鑫,张弘鹏. 社会演化算法在机组组合中的应用[J]. 中国电机工程学报, 2004, 24(4): 12-17
作者姓名:王喆  余贻鑫  张弘鹏
作者单位:天津大学电气与自动化工程学院,天津,300072
基金项目:国家自然科学基金项目(59877017),教育部博士点基金项目(2001005622)。~~
摘    要:机组组合是电力系统优化运行的一个重要方面,从数学角度讲,机组组合问题是一个多约束的NP难组合优化问题,很难得到理论上的最优解,该文将一种新的方法—社会演化算法用于解决该问题。该算法用认知主体取代了传统遗传算法的基于编码的可行解生成方式;用基于“范式学习与更新”的进化寻优机制取代了传统遗传算法中基于模仿基因的遗传和变异的进化寻优机制,使其计算效率及收敛稳定性均优于传统遗传算法。最后通过算例验证了该算法的优越性。该算法不仅为解决机组组合问题带来了新的思路和方法,在求解其它带有复杂约束条件的组合优化问题方面也有非常重要的启发意义。

关 键 词:电力系统 优化运行 机组组合 遗传算法 社会演化算法 数学模型
文章编号:0258-8013(2004)04-0012-06
修稿时间:2003-09-17

SOCIAL EVOLUTIONARY PROGRAMMING BASED UNIT COMMITMENT
WANG Zhe,YU Yi-xin,ZHANG Hong-peng. SOCIAL EVOLUTIONARY PROGRAMMING BASED UNIT COMMITMENT[J]. Proceedings of the CSEE, 2004, 24(4): 12-17
Authors:WANG Zhe  YU Yi-xin  ZHANG Hong-peng
Abstract:
Keywords:Power system  Optimal operation  Unit commitment  Social Evolutionary Programming  Cognitive Agents  Paradigm study and update
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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