【摘 要】
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针对传统遗传算法应用在矿区配电网规划中易发生早熟收敛从而影响规划的准确度问题,提出了一种多种群模拟退火遗传算法。该算法以年规划费用最小为目标函数,结合模拟退火算法
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽理工大学计算机科学与工程学院
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针对传统遗传算法应用在矿区配电网规划中易发生早熟收敛从而影响规划的准确度问题,提出了一种多种群模拟退火遗传算法。该算法以年规划费用最小为目标函数,结合模拟退火算法的优点,同时加入多种群的特征,解决了配电网规划中易发生早熟收敛问题,提高了搜索效率,方便获得规划中全局最优解。实验结果表明,利用多种群模拟退火遗传算法对矿区配电网优化后,规划成本、种群迭代次数都有明显降低,运行时间比原有算法降低约6%,误差率降低约3%,更加实用高效。
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