隔离小生境遗传算法在配电网络重构中的应用

建立了计及电压、容量及负荷平衡等为约束的配电网络重构的数学模型。将隔离小生境技术与遗传算法相结合,提出了应用于配电网络重构的隔离小生境遗传算法。针对二进制编码不能有效反映配电网网络重构问题的结构特征,研究了染色体整数编码方式。通过对初始种群的隔离及子种群的独立进化,有效地解决了遗传算法的早熟收敛问题。算例中将隔离小生境遗传算法与传统遗传算法进行了比较,实验结果表明了隔离小生境遗传算法的可靠性及有效性,寻优的优点突出。

基于小生境遗传算法的离散变量结构优化设计

小生境技术的引入,提高了遗传算法处理多峰函数优化问题的能力。提出了基于隔离机制的自适应小生境技术,隔离小生境技术具有生物学基础,不仅能够有效地保证群体中解的多样性,而且具有很强的引导进化能力,针对简单遗传算法中的交叉与变异概率等不能动态地适应整个寻优过程,提出采用根据适应度调整交叉、变异概率并与小生境技术相结合的改进遗传算法。算例表明,该遗传算法对桁架结构的布局进行优化设计比较容易实现,简单、有效,可以产生很好的效益。

基于改进遗传算法的给水管网最短路径求解

研究城市供水系统问题,为降低城市给水管网扩建成本,提高城市给水管网通过水质量的安全性,提高综合效益,研究了网络地理信息系统(WebGIS)中的遗传算法(GA),针对遗传算法在寻优过程中存在的问题,提出了一种隔离小生境自适应与遗传算法结合,设计自适应交叉函数和自适应变异函数,自适应调整交叉率和变异率策略,克服了简单遗传算法易陷入局部极小和早熟收敛的缺陷,并经过仿真表明,提高了算法的搜索效率、精度和稳定性,对于求解城市给水管网最短路径问题效果有明显的改进。