【摘 要】
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在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能.基于这个思想将适合全局搜索的遗传算法(GA)和适合局部搜索的模拟退火算法(SA)相结合,提出改
【机 构】
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兰州理工大学电气与信息工程学院,甘肃省电力科学研究院
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在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能.基于这个思想将适合全局搜索的遗传算法(GA)和适合局部搜索的模拟退火算法(SA)相结合,提出改进的遗传模拟退火混合算法(IGASA)来解决电力系统PMU优化配置问题.该算法用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了改进,以进一步改善算法的稳定性和收敛性,并提高了收敛速度和防止种群早熟现象.5个仿真试验验证了该算法的可行性和有效性.
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