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建立了基于遗传算法的高通量工程试验堆(HFETR)堆内燃料管理优化模型。根据HFETR的实际情况,提出了基于组件位置的二进制编码/解码技术。研究了不同选择策略对算法性能的影响,探讨了遗传算法和专家经验的结合,吸收了自适应遗传算法的思想,得到了可直接应用于HFETR的优化换料方案。
遗传算法在高通量工程试验堆燃料管理优化中的应用
【摘 要】
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建立了基于遗传算法的高通量工程试验堆(HFETR)堆内燃料管理优化模型。根据HFETR的实际情况,提出了基于组件位置的二进制编码/解码技术。研究了不同选择策略对算法性能的影响
【机 构】
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西安交通大学能动学院,中国核动力研究设计研究院
【出 处】
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核动力工程
【发表日期】
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2003年04期
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