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关于改进遗传算法在AGC机组优化组合中的应用研究(2009年)

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简介:
本文探讨了将改进后的遗传算法应用于自动发电控制(AGC)系统中机组优化组合的方法,并分析其效果。该研究于2009年完成。 本段落研究了自动发电控制(AGC)机组优化组合问题,旨在降低发电成本。基于改进的遗传算法建立了一个包含AGC的机组优化组合模型,并针对传统遗传算法存在的不足之处,结合该模型的独特性提出了可变长度二进制编码方法。此外,设计了一系列专门化的遗传操作过程,并采用等微增法处理了其中涉及的连续变量问题。 将上述提出的改进遗传算法和模型应用于包含16台机组且涵盖24个时段的优化系统中进行仿真测试。结果显示,相较于传统的实数编码方法,本段落所提出的方法在计算结果上提高了11.33%,并且在搜索区间及收敛速度等方面均表现出了显著的优势,适用于大规模和中型发电系统的应用需求。

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客服
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  • AGC2009
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    本文探讨了将改进后的遗传算法应用于自动发电控制(AGC)系统中机组优化组合的方法,并分析其效果。该研究于2009年完成。 本段落研究了自动发电控制(AGC)机组优化组合问题,旨在降低发电成本。基于改进的遗传算法建立了一个包含AGC的机组优化组合模型,并针对传统遗传算法存在的不足之处,结合该模型的独特性提出了可变长度二进制编码方法。此外,设计了一系列专门化的遗传操作过程,并采用等微增法处理了其中涉及的连续变量问题。 将上述提出的改进遗传算法和模型应用于包含16台机组且涵盖24个时段的优化系统中进行仿真测试。结果显示,相较于传统的实数编码方法,本段落所提出的方法在计算结果上提高了11.33%,并且在搜索区间及收敛速度等方面均表现出了显著的优势,适用于大规模和中型发电系统的应用需求。
  • 及其MATLAB_
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    本文探讨了一种经过改良的遗传算法,并详细介绍了该算法在MATLAB环境下的实现与应用情况,着重于遗传算法的优化研究。 遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法,在20世纪60年代由John Henry Holland提出。它通过模拟自然界的物种进化过程中的选择、交叉及变异操作来寻找全局最优解,已被广泛应用于MATLAB环境中解决复杂问题,如函数优化、参数估计和组合优化等。 标题中提到的改进遗传算法指的是对标准遗传算法进行了一些改良以提高其性能和效率。这些改进步骤可能包括: 1. **选择策略**:传统的轮盘赌选择可能会导致早熟或收敛速度慢的问题。为解决这些问题,可以引入精英保留策略确保最优个体在下一代得以保留;或者使用锦标赛选择、rank-based 选择等替代策略。 2. **交叉操作**:单点和多点的交叉方法可能造成信息丢失或过于保守。改进措施包括采用部分匹配交叉、顺序交叉等方式以增加种群多样性。 3. **变异操作**:简单的位翻转变异可能导致局部最优问题,可以通过引入概率变异、基于适应度的变异率调整或者非均匀变异等策略来提高算法效果。 4. **适应度函数**:为确保个体优劣能够被准确评价,可以使用惩罚函数处理约束问题或采用动态适应度函数平衡探索与开发之间的关系。 5. **种群初始化**:初始种群的质量对算法的收敛速度有重要影响。可以通过更合理的随机生成策略或者借鉴已有解决方案来优化这一过程。 6. **终止条件**:除了固定的迭代次数,还可以引入连续几代无明显改进、达到目标精度等其他终止标准。 文中提到的一个m文件表明这是一个在MATLAB环境下实现遗传算法程序的实例。MATLAB提供了方便的工具箱和编程环境以简化算法的实施与调试过程。该m文件通常包含种群初始化、适应度计算、选择操作、交叉操作、变异以及判断是否满足停止条件等功能。 关于具体采用了哪些改进策略,需要查看源代码才能详细了解。而“改进遗传算法”作为文件名,则可能表示这个程序是整个算法的核心部分,并且包含了上述的优化措施。通过阅读和理解该m文件内容,我们可以了解如何在实际问题中应用并进一步改善遗传算法以提高求解效果。 对于学习和研究遗传算法的学生与研究人员来说,这将是一个非常有价值的资源。
  • 火力_Matlab
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    本研究运用遗传算法通过Matlab软件进行仿真计算,探讨了如何优化火力发电厂中的机组运行状态,以达到能耗最小化和效率最大化的双重目标。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化技术,在20世纪70年代由John H. Holland提出。它在解决复杂优化问题方面表现出强大的搜索能力和全局收敛性,尤其适用于多模态、非线性和约束优化问题。本段落将深入探讨如何使用MATLAB实现遗传算法,并以火力发电厂的优化模型为例进行详细阐述。 遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择、交叉和变异等步骤。在火力发电模型中,种群可以代表不同的运行策略或参数设置,每个个体对应一个可能的解决方案。初始化时,随机生成一定数量的个体作为初始种群。 选择操作是遗传算法的核心部分,它模拟了自然界中的“适者生存”原则。MATLAB中常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。在火力发电优化问题中,选择的目标是最大化发电效率或最小化燃料消耗,因此适应度函数应根据这些目标来定义。 交叉操作用于生成新的解决方案,通过组合两个父代个体的部分特征实现。MATLAB提供了多种交叉策略,如单点、多点和均匀交叉等。在火力发电模型中,可以选择对某些关键参数进行交叉以探索不同运行策略的组合。 变异操作是为了保持种群多样性并防止早熟现象的发生,在一定概率下随机改变个体的部分基因。对于火力发电厂模型而言,这可能涉及调整燃烧参数、负荷分配或其他运行条件等。 接下来需要构建火力发电模型。该过程涉及到锅炉效率、涡轮机性能、燃料类型以及环境条件等多个因素的影响,这些可以通过物理模型或经验公式来描述。在MATLAB中可以建立相应的函数或系统模型以模拟上述过程,并将其与遗传算法框架结合使用。 优化过程中,遗传算法会不断迭代通过选择、交叉和变异操作生成新的种群直至满足预设的终止条件(如达到最大迭代次数或适应度阈值)。最终得到最优个体将提供最佳火力发电策略方案。 MATLAB提供了Global Optimization Toolbox工具箱,其中包含遗传算法和其他多种优化算法功能,为实现该过程提供了便利。用户可以根据实际需求配置遗传算法的各种参数设置,例如种群大小、交叉概率和变异概率等数值设定。 利用MATLAB实现的遗传算法在解决火力发电厂优化问题时能够有效地寻找最佳运行参数组合从而提高发电效率并减少燃料消耗量。通过理解掌握遗传算法的基本原理及其在MATLAB中的具体应用方法,工程师们可以将其应用于其他领域的优化任务中以支持更高效智能地决策制定过程。
  • 航空运输路径
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    本研究探讨了遗传算法在航空运输路径优化中的应用,并提出了一种改进方法以提高其效率和准确性。通过实验验证,改进后的算法能够在复杂网络中寻找到更优的飞行路线,从而降低运营成本并提升服务质量。 本段落探讨了航空物流领域对路径优化的需求,并提出了相应的解决方案以降低配送成本。通过建模分析,该问题被抽象为数学中的枢纽位置问题(HLP),并利用遗传算法进行求解。为了应对大规模复杂性挑战,文中改进了传统遗传算法,将其从单一进化种群扩展至双种群模式。通过对两个种群设置不同的进化参数来确保最终胜出的个体具有更强搜索能力,并引入模拟退火算法中的Metropolis准则以避免陷入局部最优解。 为评估改进后的算法(I-SGA)性能,实验基于航空公司实际航线和15个大中城市机场的实际规模等相关数据进行了仿真测试。结果显示,在目标函数收敛值方面,I-SGA的最优结果达到1.234e+12,平均收敛值为1.100e+12;而传统遗传算法(SGA)则分别为1.201e+12和1.021e+12。由此可见,改进后的算法在效果与效率上均有显著提升。
  • -模拟退火公交排班(2012
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    本研究探讨了将改进后的遗传-模拟退火算法应用于公交排班优化的问题,旨在提高公共交通系统的效率和灵活性。通过结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部优化能力,该方法在实际案例中展示了显著的性能提升,为解决复杂的调度问题提供了新的视角。 结合公交车辆调度的特点,并考虑到公交公司与乘客双方的利益,本段落建立了一个公交车班次优化模型。该模型以发车时刻作为基因变量进行编码,并对相邻两个发车间隔的差异、最大及最小发车间隔时间以及乘客满载率等条件进行了约束限制。提出了一种基于改进遗传-模拟退火算法的方法来解决这个问题,这种方法克服了传统优化算法的一些局限性,提高了求解效率。 通过仿真实验验证,利用改进后的遗传-模拟退火算法能够得到不均匀的发车时刻表。实验结果表明,在处理公交智能排班优化问题时,该方法能在巨大的搜索空间中可靠地找到接近最优的解决方案,并且大大提升了计算效率。
  • 控制
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    本研究探讨了遗传算法在解决复杂控制系统中最优解问题上的潜力与优势,深入分析其应用于最优化控制的具体方法及实践效果。 本段落对遗传算法的进展、改进以及其在控制系统优化设计中的应用进行了系统研究。内容涵盖遗传算法的设计、改进方法、经典控制器参数的优化设计、数字控制器结构与参数的同时优化设计,以及控制器参数的在线仿真优化设计等各个方面。
  • 配电网络重构
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    本研究聚焦于提升遗传算法在配电网络重构中的效能,通过优化算法参数和结构,旨在提高电力系统的经济性和可靠性。 基于改进遗传算法的配电网络重构研究
  • 电力市场发电公司内部
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    本研究提出了一种改进的遗传算法,旨在优化电力市场的发电公司内部机组组合问题,有效提升资源利用效率及经济效益。 利用改进遗传算法来解决电力公司的机组组合问题。
  • FSP.zip
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    本研究探讨了遗传算法在流水车间调度问题(FSP)中的应用,旨在优化生产流程和提高效率。通过实验分析验证其有效性与优越性。 遗传算法是进化算法的一种形式,其核心在于利用选择、交叉(重组)与变异这三种基本操作来解决优化问题。流水车间调度问题(FSP)是一个NP完全难题,在难度上可比肩旅行商问题中的不对称城市情况下的最棘手类型之一。通常情况下,直接用数学方法求解生产调度问题是极具挑战性的,因此将数学计算和智能算法相结合成为了一种有效的途径。本段落主要探讨如何运用遗传算法来解决基础的流水车间问题,并详细介绍了通过选择、交叉及变异等操作寻找FSP最优解的方法;此外还讨论了最优解收敛图、平均值收敛图以及绘制相应的甘特图的过程。