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将云自适应遗传算法应用于机组负荷优化分配，并根据负荷分配的具体要求对遗传参数的设置进行了改进。算法不仅继承自适应遗传算法计算速度快的优点，而且由于云模型既有随机性又同时具有稳定倾向性，避免了较优个体遗传概率为零的弊端，因此不易陷入早熟，鲁棒性更高，应用于机组负荷分配能够得到理想的效果。
基于云自适应遗传算法的机组负荷分配
【摘 要】
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将云自适应遗传算法应用于机组负荷优化分配，并根据负荷分配的具体要求对遗传参数的设置进行了改进。算法不仅继承自适应遗传算法计算速度快的优点，而且由于云模型既有随机性又
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院
【出 处】
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电力科学与工程
【发表日期】
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2013年3期
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