【摘 要】
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该文从水电站厂内经济运行的数学模型入手,介绍了基于遗传算法的水电站三内经济运行的实现方法,主要包括编码、解码方法的确定,评估函数的引入,选择、交叉、变异概率等参数的
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该文从水电站厂内经济运行的数学模型入手,介绍了基于遗传算法的水电站三内经济运行的实现方法,主要包括编码、解码方法的确定,评估函数的引入,选择、交叉、变异概率等参数的选择,收敛条件的判定等,并介绍了在给定水电站出力下,使全厂发电引用流量最小的遗传算法的具体实现过程.为了提高遗传算法的效率和收敛性,该文在遗传算法的运行过程中引入了“最优保存”策略,即当前群体中适应度最高的个体不参与交叉、变异运算,直接代替本代群体经过交叉变异运算后所产生的适应度最低的个体,以加快遗传算法的计算速度,并确保收敛性.根据该文所介绍的数学模型和方法,编制了刘家峡水电站厂内经济运行的遗传算法运算程序,并进行了计算和比较,结果表明了该方法的有效性,为刘家峡水电站的经济运行提供了一种有效的方法,最后就遗传算法程序的运用提出了改进方向.
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