分析云自适应遗传算法——在电力系统单目标无功优化中的应用

本文研究的云自适应遗传算法是在传统的遗传算法的基础之上引入云理论,由X条件发生器自适应调整交叉变异概率,由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性,使交叉变异概率既具有传统AGA的趋势性,当种群适应度最大时并非绝对的零值,有利于提高种群多样性,大大的改善了避免陷入局部最优的能力。以网损最小为目标函数,对标准IEEE14节点系统进行仿真计算,结果表明改进后的CAGA算法能够获得更好的优化解。