种群规模自适应遗传算法操作中的合法性分析

本文分析了种群规模自适应遗传算法在选择、交叉、变异操作中的合法性 ,给出了交叉率的建议公式。

基于改进的自适应遗传算法的智能配电网重构研究

配电网故障恢复重构是智能配电网实现自愈功能的控制手段。采用改进的自适应遗传算法进行配电网故障后的恢复重构:根据接入分布式电源的配电网的特点提出基于环路的编码策略,可以减少表示孤岛的不可行解;自适应的交叉率、变异率使算法可以根据种群进化情况改变,保护优秀个体;自适应的种群规模是基于个体寿命和规模控制,可以提高遗传算法的收敛性能。通过IEEE33节点配电网络中对算法进行仿真验证,表明分布式电源的接入可以有效地降低网络损耗;对比其他算法,具有更快的收敛速度和更好的稳定性。

基于改进离散差分进化算法的桁架优化

为提高离散桁架优化问题的计算效率,提出一种改进的离散差分进化算法。基于种群多样性自适应地选择变异策略以平衡探索和收敛能力,根据个体差异度和种群多样性缩减种群规模以减少计算量,在进行结构分析前舍弃较大的实验个体规避无用计算,并引入精英选择技术解决选择阶段目标个体和实验个体数量不等的问题,在此基础上,给出一种将数值之间的距离转化为概率的离散化方法,处理离散变量问题。实验结果表明,与IGA、DE等算法相比,该算法在保证最优解质量的同时,能够大幅减少结构分析次数。