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基于改进云自适应遗传算法的无功优化
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作者 徐刚刚 《黑龙江电力》 CAS 2015年第4期347-352,共6页
遗传算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,笔者提出改进云自适应遗传算法(improved cloud adaptive genetic algorithm,ICAGA),即将云模型引入遗传算法,由X条件发生器自适应调整交叉变异概率,使交叉变异概率既具有... 遗传算法存在着早熟的现象,易陷入局部最小点,为了克服这个缺点,笔者提出改进云自适应遗传算法(improved cloud adaptive genetic algorithm,ICAGA),即将云模型引入遗传算法,由X条件发生器自适应调整交叉变异概率,使交叉变异概率既具有传统自适应遗传算法的趋势性,满足快速寻优,又具有随机性,改善避免陷入局部最优能力,然后用模拟农夫捕鱼算法(SFOA)中的收缩搜索来对云自适应遗传算法进行修正,以获全局最优解。以网损最小为目标函数,对标准IEEE 14和IEEE 30节点系统进行仿真计算,结果表明该算法能够获得更好的优化解。 展开更多
关键词 理论 网损最小 云自适梯度遗传算法 无功优化
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