基于混合选择策略的GA数值寻优

函数优化是遗传算法应用的一个方面,标准遗传算法通常采用的是轮盘赌选择、单点交叉和变异等基本操作算子,其缺点是全局收敛性差,易造成“不成熟”收敛现象。研究表明,GA的收敛性主要是由选择算子实现的,轮盘赌选择易产生较大的随机误差,基于期望值和轮盘赌的混合选择策略则能够改善此误差。仿真结果表明,混合选择能够有效地提高GA对全局最优解的搜索能力,较好地改善“早熟”现象的产生。

基于改进粒子群优化的锌电解分时供电优化

依据电力部门的分时计价政策,利用由生产过程数据所建立的不同电解液酸锌比下电流效率及槽电压与电流密度之间的关系,建立了锌电解过程分时供电优化模型。同时提出了一种改进的粒子群优化算法,该算法采用轮盘赌的方法选择整个粒子群当前最优位置,降低了算法过早收敛于局部最优解的几率。最后将改进算法应用于分时供电优化,以获得最优的分时供电方案。仿真及实际应用结果表明,算法地改进大大提高了其全局搜索能力,分时供电的优化能显著降低锌电解过程的用电费用。