基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法的电力系统多目标无功优化

针对遗传算法在求解多目标无功优化方面存在的缺陷,文章提出了基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法(double bee population evolutionary cloud adaptive genetic algorithm,BEPE-CAGA)。该算法根据蜜蜂双种群进化思想,引入了雄峰通过竞争参与交叉及雄峰与决定双峰群优秀遗传基因的蜂后交叉的策略,并结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点对其进行改进,改善了算法陷入早熟的问题,提高了算法的收敛速度。建立了以有功网损最小、电压偏差最小及电压稳定裕度最大为目标的无功优化数学模型,并以BEPE-CAGA算法求解该模型。最后通过对IEEE14和IEEE30节点系统进行算例仿真,仿真结果验证了文章所提算法的有效性,同时也证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比基本GA算法和CAGA算法更佳的性能。

基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法

为了提高传统自适应遗传算法的鲁棒性,受蜜蜂双种群进化的机制启发,把雄蜂通过竞争参与交叉及雄蜂与决定双蜂群优秀遗传基因的蜂后交叉的机制引入算法中,再利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法。算法由正态云模型的Y条件云发生器及蜂后参与的方式实现交叉操作,基本云发生器实现变异操作。函数优化实验和暴雨强度公式参数优化的仿真结果表明了算法的有效性和可行性。

蜜蜂双种群进化机制背景下云自适应遗传算法分析

主要分析了蜜蜂双种群进化机制背景下云自适应遗传算法卡,通过观察和分析我国传统雌雄蜜蜂在竞争和交叉中优秀群种遗传基因的蜂后交叉机制,针对优秀群种种植蜂后交叉机制计算进行研究,在当前计算机技术水平下,应该要如何提高传统雌雄锋竞争和交叉的质量,不断将优秀群种遗传基因扩散,最后,提出一种基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传计算方法,通过函数优化实验和暴雨强度公式参数优化的仿真研究,指出这种机制算法的可行性和可靠性。