自调节遗传算法的研究

通过对普通遗传算法选择、交叉、变异三个算子的深入分析,揭示了早熟现象产生的原因,并数学证明了选择算子是早熟现象的主要原因。在此基础上设计了一种变异概率可以自调节的基因移民遗传算法,提出了群体相异度指标来衡量多样性,通过相异度自动地调节变异概率的大小,确保群体的多样性来避免早熟现象的出现。最后,应用马尔可夫链数学工具从理论上证明了该算法是收敛的。实验表明:该算法具有一定的通用性,适合于实际的工程计算。

自调节遗传算法在配电网开关优化配置中的应用

从配电网开关优化配置的实际需要出发,在考虑停电损失、投资以及维护费用的基础上,以总费用最小为目标函数,考虑多种约束条件,建立了配电网开关优化配置数学模型。针对该模型的离散性和非线性,采用自调节遗传算法对配电网开关进行优化配置。该算法为满足优化模型的约束条件和避免陷入局部寻优,在一般遗传算法中分别加入了调整算子和调节算子。对IEEE RBTS-BUS5系统馈线开关优化配置的结果证明了该算法的有效性。

自调节基因移民遗传算法的研究

通过对遗传算法选择、交叉、变异 3个算子的分析 ,揭示了早熟现象产生的原因 .在此基础上 ,设计了一种变异概率可以自调节的基因移民遗传算法 ,提出用群体相异度指标来衡量群体的多样性 .通过相异度可自动调节变异概率的大小 ,从而确保了群体的多样性 ,也避免了早熟现象的出现 .最后 ,应用马尔科夫链数学工具 ,从理论上证明了该算法是收敛的 .实验表明 ,该算法可操作性好 ,对选择的参数不敏感 ,具有一定的通用性 ,适合于实际的工程计算 .