【摘 要】
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对解决机组优化组合问题的遗传算法进行了改进,采用实数编码并针对经典遗传算法易陷入局部极值的缺陷,将Alopex算法和遗传算法结合起来,同时对机组组合问题的复杂的约束条件
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对解决机组优化组合问题的遗传算法进行了改进,采用实数编码并针对经典遗传算法易陷入局部极值的缺陷,将Alopex算法和遗传算法结合起来,同时对机组组合问题的复杂的约束条件采用直接比较的方法解决。实例计算表明,该算法收敛性好,适应性强,对实现机组优化组合具有实用价值。
The genetic algorithm to solve the problem of unit commitment is improved. The real coding method is adopted and aiming at the defect that the classical genetic algorithm is easy to fall into the local extreme, the Alopex algorithm and the genetic algorithm are combined. Meanwhile, the complex constraints of the unit commitment problem are directly More ways to solve. The case study shows that the proposed algorithm has good convergence and adaptability and has practical value for the realization of unit optimization and combination.
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