一種融合算法在電網(wǎng)規(guī)劃中的運(yùn)用.pdf

1、電力部門是一個(gè)非常重要的部門，電力工業(yè)是現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及人民生活的水平迅速提高，社會(huì)對電力的需求量越來越大。與此同時(shí)，電力工業(yè)又是一個(gè)非常需要投資的事業(yè)，合理對電力系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃，可以得到極具誘惑的經(jīng)濟(jì)利益，減少很多不必要的損失，同時(shí)獲得很大的社會(huì)效益。但是，如果我們對電力系統(tǒng)的規(guī)劃不謹(jǐn)慎，使其出現(xiàn)問題，將會(huì)給國家造成極大的損失，同時(shí)給人們的生活帶來不便，這樣既保證不了人民生活也保證不了國家利益。因此，提

2、高電力系統(tǒng)規(guī)劃水平就自然而然成為一個(gè)迫切的任務(wù)。許多專家和學(xué)者都對電網(wǎng)規(guī)劃進(jìn)行了深入研究。但是，電網(wǎng)規(guī)劃在實(shí)例中的運(yùn)用還存在諸多難以解決的問題。它維數(shù)多，約束條件多，目標(biāo)函數(shù)難以確定，這些難題都在一定程度上阻礙了它的發(fā)展。
　　 本文對遺傳算法以及蟻群算法進(jìn)行了改進(jìn)，并融合了兩種算法。通過改進(jìn)遺傳算法的交叉因子和變異因子，運(yùn)用正態(tài)函數(shù)動(dòng)態(tài)獲取交叉率和變異率，有效地降低了遺傳算法產(chǎn)生局部最優(yōu)解的概率。通過改變蟻群算法的路徑選擇策略