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基于竞争指数的模拟退火排序选择算子 被引量:10
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作者 陈皓 崔杜武 +1 位作者 严太山 李凌波 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期586-591,共6页
提出基于竞争指数的模拟退火排序选择算子.竞争指数是对个体的适应度和编码差异度进行综合评估后产生的一种个体质量评价指标,代表了个体的绝对价值.依据竞争指数对群体及其后代个体进行排序,个体在队列中的位置代表了它的相对重要性.... 提出基于竞争指数的模拟退火排序选择算子.竞争指数是对个体的适应度和编码差异度进行综合评估后产生的一种个体质量评价指标,代表了个体的绝对价值.依据竞争指数对群体及其后代个体进行排序,个体在队列中的位置代表了它的相对重要性.应用模拟退火过程产生个体在队列中的排序位置参数,作为个体相对价值的量化指标.将个体绝对价值和相对价值量化指标的加权平均数作为其生存的概率,这种选择方式可有效控制群体迭代过程的选择压力,保持群体结构的合理.通过对典型函数的优化实验表明,该算子在显著改善进化算法抗早熟能力的同时,可有效提高算法的搜索效率. 展开更多
关键词 竞争指数 模拟退火排序选择算子 族群进化算法
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加速遗传算法在电厂动态负荷优化分配中的应用 被引量:7
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作者 崔春雷 方彦军 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期63-66,共4页
针对目前电厂负荷分配非实时最优、能源浪费巨大的问题,提出了一种动态分配负荷的算法。在考虑电厂机组实际运行特点后,建立了包含辅机、启停等约束条件下的连续多时段动态负荷优化分配的数学模型;分析了标准遗传算法(SGA)在解决负荷分... 针对目前电厂负荷分配非实时最优、能源浪费巨大的问题,提出了一种动态分配负荷的算法。在考虑电厂机组实际运行特点后,建立了包含辅机、启停等约束条件下的连续多时段动态负荷优化分配的数学模型;分析了标准遗传算法(SGA)在解决负荷分配问题时收敛速度慢的原因,据此对SGA进行改进,提出了基于实数编码、双倍初始种群、自适应遗传参数和压缩搜索空间法的加速遗传算法(AGA)。仿真结果表明,AGA能稳定地收敛到全局最优解,并且有效缩短了运算时间,基本达到动态分配的要求。 展开更多
关键词 加速遗传算法 压缩搜索空间法 动态负荷分配 实数编码 排序选择算子
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Optimization of maintenance strategy for high-speed railwaycatenary system based on multistate model 被引量:7
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作者 YU Guo-liang SU Hong-sheng 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2019年第4期348-360,共13页
A multi-objective optimization model considering both reliability and maintenance cost is proposed to solve the contradiction between reliability and maintenance cost in high-speed railway catenary system maintenance ... A multi-objective optimization model considering both reliability and maintenance cost is proposed to solve the contradiction between reliability and maintenance cost in high-speed railway catenary system maintenance activities.The non-dominated sorting genetic algorithm 2(NSGA2)is applied to multi-objective optimization,and the optimization result is a set of Pareto solutions.Firstly,multistate failure mode analysis is conducted for the main devices leading to the failure of catenary,and then the reliability and failure mode of the whole catenary system is analyzed.The mathematical relationship between system reliability and maintenance cost is derived considering the existing catenary preventive maintenance mode to improve the reliability of the system.Secondly,an improved NSGA2(INSGA2)is proposed,which strengths population diversity by improving selection operator,and introduces local search strategy to ensure that population distribution is more uniform.The comparison results of the two algorithms before and after improvement on the zero-ductility transition(ZDT)series functions show that the population diversity is better and the solution is more uniform using INSGA2.Finally,the INSGA2 is applied to multi-objective optimization of system reliability and maintenance cost in different maintenance periods.The decision-makers can choose the reasonable solutions as the maintenance plans in the optimization results by weighing the relationship between the system reliability and the maintenance cost.The selected maintenance plans can ensure the lowest maintenance cost while the system reliability is as high as possible. 展开更多
关键词 high-speed railway CATENARY multi-objective optimization non-dominated sorting genetic algorithm 2(NSGA2) selection operator local search Pareto solutions
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