部分解约束算法在机组负荷优化组合中的应用

针对实数遗传算法应用于火电厂机组负荷优化组合问题中存在早熟收敛的难题,提出了部分解约束结合惩罚函数的改进实数遗传算法,在解除约束条件的方法、变异操作策略、种群初始化等多方面针对火电厂机组负荷优化组合问题的自身特点对实数遗传算法提出了新的改进思路,解决了实数遗传算法应用于多峰值优化问题中早熟而收敛于局部极值点的难题,对某5台机组的火电厂机组负荷优化组合的优化仿真表明,采用该方法改进后的遗传算法优化成功率能达到100%。

部分解约束改进遗传算法在火电厂机组负荷优化分配中的应用

针对实数遗传算法应用于火电厂机组负荷优化分配问题中存在因早熟收敛的难题,首次提出部分解约束结合惩罚函数的改进实数遗传算法,在约束条件的处理、变异策略、初始化等多方面针对该问题的特点对实数遗传算法提出了新的改进思路,解决了遗传算法应用于多峰值优化问题中早熟而收敛于局部极值点的难题,对5台机组的火电厂机组负荷优化分配的仿真表明优化成功率能达到100%。

育种进化的改进遗传算法在水电站负荷分配中的应用

针对遗传算法求解水电站负荷优化分配问题时常出现的收敛性差、易早熟等问题,提出一种基于育种进化的改进遗传算法。改进算法运用部分解约束的初始种群生成法避开空蚀振动区,定义了与群体进化程度有关的种群多样性函数和种群多样性阈值,同时有效地应用了遗传的全局搜索能力和育种的局部搜索能力。以三峡水电站为例与标准遗传算法进行了比较,不同的负荷分配结果表明:育种进化的改进遗传算法能够避开空蚀振动区的影响,保证机组的稳定安全运行;同时由于育种进化的强局部搜索能力,保持了种群的多样性,提高了算法的搜索能力和收敛性。