【摘 要】
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该文采用基于自然选择和自然基因机制的遗传算法,利用简单的编码技术和繁殖机制来模拟复杂的网架结构优化过程.求解网架结构优化问题时,遗传算法通过循环执行相同的、极其简
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该文采用基于自然选择和自然基因机制的遗传算法,利用简单的编码技术和繁殖机制来模拟复杂的网架结构优化过程.求解网架结构优化问题时,遗传算法通过循环执行相同的、极其简单的选择、杂交和变异三种遗传操作,并在适应度函数值的引导下在搜索空间中进行自适应概率性全局搜索,直至获得全局最优解.选择、交叉和变异是遗传操作的三个基本遗传算子,选择和交叉基本完成了遗传算法的大部分搜索功能,而变异增加了遗传算法找到接近最优解的能力.该文中所采用实例的运行结果更说明了遗传算法的整个运行过程简单且计算结果丰富,是一类优秀的通用性强的优化方法.在该文的最后,重申了配电网网架结构规划的重要性和迫切性,并通过分析遗传算法与传统优化方法相比的优缺点,阐述了遗传算法在电力系统的广泛应用前景.
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