【摘 要】
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本文在基本遗传算法的基础上,结合无功优化问题的特点对遗传算法进行了多方面的改进:(1)在计算中采用十进制分组整实数混合编码方式;(2)研究适合十进制遗传算法的变异方法,在
【机 构】
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中国农业大学信息与电气工程学院(北京)
【出 处】
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2003年全国高等学校电力系统及其自动化专业第十九届学术年会
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本文在基本遗传算法的基础上,结合无功优化问题的特点对遗传算法进行了多方面的改进:(1)在计算中采用十进制分组整实数混合编码方式;(2)研究适合十进制遗传算法的变异方法,在借鉴梯度概念的基础上,提出了基于进化方向的定向变异遗传算法;(3)采用映射法计算适应度函数,与其它方法相比,映射法不会出现负值,能给群体施加定常的选择压力,而且简单易行;(4)笔者认为在遗传进化中每一代的最优个体相对于其它个体而言接近全局最优的可能性最大.文中对最优个体进行单独变异,从而使搜索效率大大提高.该方法用于甘肃金昌市的无功优化计算中,取得了较好的效果.
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