遺傳算法的自適應(yīng)改進(jìn)及在無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中的應(yīng)用研究.pdf

1、遺傳算法（GA）是由John Holland于1975年提出的一類進(jìn)化類優(yōu)化算法，對(duì)于傳統(tǒng)方法難于求解的組合優(yōu)化、非線性優(yōu)化等復(fù)雜問(wèn)題，使用GA求解能得到令人較為滿意的解。GA所具有的魯棒性、全局性、并行性等特點(diǎn)，使其日益受到廣泛關(guān)注和應(yīng)用。本文在綜述前人工作的基礎(chǔ)上，對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法（SGA）的特點(diǎn)進(jìn)行了分析，并提出了具有參數(shù)自適應(yīng)特性的改進(jìn)遺傳算法（AGA）。AGA對(duì)SGA的復(fù)制和變異操作進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)優(yōu)化過(guò)程動(dòng)態(tài)地調(diào)整主要參數(shù)。在優(yōu)

2、化初期，適當(dāng)降低選擇壓力，保持種群中基因特性的多樣性，克服SGA容易過(guò)早收斂的缺點(diǎn)，以改善優(yōu)化結(jié)果。在優(yōu)化末期，逐漸增加選擇壓力，促進(jìn)優(yōu)勢(shì)種群的發(fā)展，加快收斂速度。對(duì)典型函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算的結(jié)果表明，AGA算法能夠克服SGA過(guò)早收斂的缺點(diǎn)，并以較快的速度求得更好的最優(yōu)解。 本研究利用AGA算法分別對(duì)電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化、規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行建模和求解。無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題以并聯(lián)補(bǔ)償電容器、變壓器分接頭等電壓/無(wú)功調(diào)節(jié)設(shè)備為控制手段，以降低網(wǎng)損為目標(biāo)，

3、構(gòu)建為非線性組合優(yōu)化問(wèn)題。求解中，對(duì)離散控制變量采用二進(jìn)制編碼方案，物理意義明確；在變異操作中引入專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，可以保證種群向優(yōu)化的方向變異；在適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算中，采用散列表保存已知解的信息，可以加快搜尋速度。無(wú)功規(guī)劃問(wèn)題則以新增無(wú)功補(bǔ)償設(shè)備的地點(diǎn)和容量為控制手段，以未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的能量損耗最小為優(yōu)化目標(biāo)。無(wú)功規(guī)劃與無(wú)功優(yōu)化數(shù)學(xué)模型具有一定的相似性，均可構(gòu)造為非線性的組合優(yōu)化問(wèn)題。求解中以補(bǔ)償設(shè)備安裝點(diǎn)的個(gè)數(shù)為約束條件，對(duì)安裝位置和容