基于混合遗传算法的稳压器优化设计

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基于遗传算法的压水堆核电一回路稳压器机理建模与仿真

［］２４－
１稳压器机理建模
１．１稳压器工作原理稳压器是压水堆核动力系统中对一回路压通常为一力进行控制和超压保护的重要设备，个立式圆柱形容器，安装在一回路的任一热工环路上，其设备位置如图１所示。其主要功能避免因一是调节和稳定一回路冷却剂的压力，回路压力过高损坏设备，或因压力ｈｔｈｅｄａｔｕｍｏｂｔａｉｎｅｄｂｔｈｅ９００ＭＷＰＷＲｎｕｃｌｅａｒｏｗｅｒｌａｎｔｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓｏｆｙｐｐａｎｄｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｖｅｒｉｆｉｅｄ．ｍｏｄｅｌｉｎｐｇ：；；；；Ｋｅｗｏｒｄｓｎｕｃｌｅａｒｅｃｈａｎｉｓｍｍｏｄｅｌｉｎｉｍｕｌａｔｉｏｎｇａｌｏｒｉｔｈｍｏｗｅｒｐｒｅｓｓｕｒｉｚｅｒｍｅｎｅｔｉｃｇｓｇｐｙ核能发电是我国能源战略的组成部分之一，在能源供应中的比例正逐步提高
［１］
特性进行了仿真，并与核电厂提供的对应数据做了比较，仿真结果验证了建模方法的正确性及优化算法的有效性。
。由于
且核能裂变应用本身具有核电站的运行复杂，风险性，因此，核电站设备建模和重要系统的仿真研究，对于研究人员掌握设备特性和操纵人员熟悉设备调试极为有利，对核电站安全运行意义重大。稳压器为核电站反应堆冷却剂系统其建模研究经历了两相平衡态的主设备之一，模型

浅谈电力变压器优化设计中的遗传算法

浅谈电力变压器优化设计中的遗传算法摘要：随着电子技术、计算机技术、通信技术的飞速发展，遗传算法在电力变压器优化设计中得到广泛应用，本文以10KV电力变压器为例，主要介绍在电力变压器优化设计中遗传算法的改进措施，仅供同行参考。

关键字：电力变压器；优化设计；遗传算法；改进措施Abstract: with the electronic technology, computer technology, the communication rapid development of technology, genetic algorithm in power transformer optimization design is widely used in this paper, the 10 KV power transformer for example, mainly introduces in power transformer optimization design of genetic algorithm improvement measures, only refers for the colleague.Key words: electric power transformer; Optimization design; Genetic algorithm; Improvement measures1 遗传算法的改进措施1.1编码方案在传统遗传算法中,问题的解往往用二进制编码的数字串(称作染色体)来表示,遗传算子直接对数字串进行操作。

本文提出IGA采用实数编码方式的数字串来表示问题的解,从而解决了SGA在优化过程中由于频繁编码和解码过程而导致的收敛速度慢、求解精度低的不足。

在电力变压器优化设计中,本文将铁心直径序号、高压绕组每层匝数、高压绕组线规序号、低压绕组匝数、低压绕组每层匝数和低压绕组线规序号作为设计变量直接编码成优化问题的数字串。

应用混合遗传算法的车辆发动机工作参数优化设计

第9卷第19期 2009年10月1671 1819(2009)19 5722 04科学技术与工程Sc i ence T echno l ogy and Eng i neer i ngV ol 9 N o 19 O ct.2009 2009 Sci T ech Engng应用混合遗传算法的车辆发动机工作参数优化设计吴朝阳苏俊席平原1(南通大学机械电工学院,南通210094;淮海工学院机械系1,连云港222005)摘要发动机的基本参数反映了发动机的工作性能和品质。

针对设计任务的要求正确选择这些参数,才能保证所设计的新产品有生命力。

因此,采用优化设计方法来设计车辆发动机工作参数是非常重要的。

在满足气缸热负荷、机械负荷和燃烧室及混合气形成条件,以及边界约束的条件下,建立了优化设计数学模型。

由于传统的优化方法存在着求解过程复杂和寻优过程容易陷入局部最优解的问题,故应用遗传算法工具箱调用混合遗传算法和局部搜索算法相结合寻求最优解,使求解过程得到简化,确保可靠地获得全局最优解。

关键词车辆发动机混合遗传算法优化设计中图法分类号 U 464 122; 文献标志码A2009年6月1日收到第一作者简介:吴朝阳(1970 ),讲师,江苏南通人,南京理工大学博士研究生。

E m ai:l w z y0808@si n a .com 。

内燃机是应用最为广泛的动力机械。

其中机动车的动力,是内燃机的最大用户,其次是各种各样的工程机械、农业机械和小型移动式机具的动力。

内燃机的基本参数,如平均有效压力、活塞平均速度、转速、气缸直径和活塞行程、气缸数等,反映了内燃机的工作性能和品质。

针对设计任务的要求正确选择这些参数,才能保证所设计的新产品有生命力。

但是长期以来,内燃机的设计方法,同许多工程设计中其他传统方法一样通常采用试凑法,即在设计时参考一些成熟设计,凭借经验和判断进行初步设计;然后进行校核计算,检验其是否符合设计要求,如果不符合设计要求,则进行修改并调整设计参数;经再校核、再调整,如此反复几次一直达到满足设计要求为止。

稳压器容积的优化设计

在核动力舰船中，动力装置的体积约占核
择合理的优化方法对核动力装置参数进行优化
设计以减小装置的重量和体积，有重要的理具
论和现实意义。
全舰总体积的二分之一，国船用核动力装置我
所占空间大是目前设计中存在的主要问题之
ＡｂｔａｔＰｒｓｕｉｅｓａｍｐｏｔｎｏｐｏｅｉｕｃｅｒｐｓｒｃ：ｅｓｒｚｒｉｎｉｒａｔｃｍｎｎｔｎｎｌａｏｗｅｌｎｒｐａｔ，ｗｈｅｗｅｇｈｏｓｉｔａｄｄｉｅｉｎｉｆｕｎｃｈｅｇ，ｖｌｅａｄａｒｎｍｅｆｎｕｌａｐｗｅａ．ｎｍｎｓｏｎｌｅｅｔｅｗｉｈｔｏｕｍｎｒａｇｅｎｔｏｃｅｒｏｒｐｌｎｔ
第４卷第３４期
２１年３００月
原
子
能
科
学
技
术
Ｖｏ．４，Ｏ３１４Ｎ．
Ｍａ．２ＯｒＯ１
ＡｔｍｉｏｃＥｎｅｇｙＳｃｅｅａｃｏｌｇｒｉｎｃｎｄＴｅｈｎｏｙ
稳压器容积的优化设计
贺士晶，琪，阎昌王建军，盟王
中图分类号：Ｌ５Ｔ３３文献标志码：Ａ文章编号：００６３（００一３０２５１０ — ９１２１）０ — ３００
ＤｅｉｎＯｐｉｉａｉｎｏｅｓｒｚｒＶｏｕｓｇｔｍｚｔｏｆＰｒｓｕｉｅｌｍｅ

基于遗传算法的混合能源系统优化设计研究

基于遗传算法的混合能源系统优化设计研究随着全球能源需求的不断增长与能源环境问题的不断恶化，混合能源系统的优化设计成为了越来越热门的研究方向。

而在混合能源系统的优化设计中，遗传算法被广泛应用，成为了一种有效的设计手段。

混合能源系统指的是将多种不同类型的能源资源（比如风、太阳、氢、天然气等）混合使用，以最大程度地发挥能源效益并减少环境污染。

而对于混合能源系统的设计优化，需要考虑多个因素，如系统的效率、成本和环境影响等。

在混合能源系统的优化设计中，遗传算法可以通过模拟自然界中的生物基因演化，搜索最优解，从而寻找到混合能源系统的最优设计方案。

遗传算法具有较高的优化效率，并且可以适应多种类型的问题，具有广泛的应用前景。

混合能源系统的优化设计，需要考虑多个方面。

首先需要确定系统所需的各种能源的类型和数量；其次需要根据各种能源的性质和使用方式，设计出合理的能源转换与传输系统；最后需要考虑系统稳定性、安全性和环境影响等问题。

遗传算法的应用，可以优化混合能源系统的多重目标问题。

以混合能源系统的经济性为例，可以将系统优化设计的目标设置为：在满足系统能量需求的前提下，最小化系统总成本，并在系统中使用的各种能源中，优先使用成本低、污染小的能源资源。

此时，可以将遗传算法设计为一个多目标优化算法，以寻找到系统中各种能源的最优组合。

同时，还可以通过遗传算法来寻找各种能源的最优分配方式，以最大化混合能源系统的总效率，从而实现系统的优化设计。

另外，对于混合能源系统的优化设计，还可以考虑其他一些优化目标，如提高系统的可靠性和稳定性。

例如，可以通过遗传算法来提高系统的容错性，以减少系统故障和短路的可能性，从而提高系统的稳定性和可靠性。

总之，基于遗传算法的混合能源系统优化设计研究，目前已经成为了混合能源系统领域的一个热门研究方向。

通过遗传算法的优化设计，可以在满足系统的各种需求的同时，最大限度地提高能源利用效率，并减少环境影响。

对于未来的混合能源系统优化设计研究，可以进一步拓展研究范围，改进算法优化效率，并结合实际应用场景进行相关研究。

基于混合遗传算法的TSP问题优化研究

基于混合遗传算法的TSP问题优化研究
任春玉
【期刊名称】《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(023)005
【摘要】为了避免陷入局部优化,提出使用混合遗传算法,即用应用模拟退火算法的Boltzmann生存方法,根据个体适应性的变异值△f和概率值exp(-△f/T),来保持个体的多样性,阻止提前收敛,用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度,较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾.算法分析和测试表明,该改进算法是有效的.
【总页数】4页(P552-554,563)
【作者】任春玉
【作者单位】黑龙江大学,信息科学与技术学院,哈尔滨,150080
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于混合遗传算法的MTSP问题研究 [J], 孙维维;李静;杨凌杰
2.基于混合遗传算法的物流配送路径优化研究 [J], 杨柳
3.基于改进遗传算法的TSP问题优化研究 [J], 任春玉;王晓博
4.基于混合遗传算法的MTSP问题研究 [J], 孙维维;李静;杨凌杰
5.基于混合遗传算法的四线钢桁斜拉桥索力优化研究 [J], 马广
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基于遗传算法的电力设备优化配置研究

基于遗传算法的电力设备优化配置研究随着经济的快速发展和人民生活品质的提升，电力需求不断增加，电力设备的配置也成为了一个重要的问题。

在传统的电力设备配置中，通常采用人工经验或者基于数学模型的方法，但这些方法在实际应用中存在一定的局限性。

为了解决这些问题，基于遗传算法的电力设备优化配置成为了一种研究热点。

遗传算法，作为一种模拟自然进化过程的优化算法，具有自适应性强、全局搜索能力强等优点，能够有效解决复杂问题。

利用遗传算法进行电力设备优化配置，首先需要建立适应度函数，用于评价不同配置方案的优劣。

适应度函数一般包括供电可靠性、经济性、安全性等指标，通过综合评价这些指标，可以为电力设备的优化配置提供科学依据。

遗传算法的核心思想是通过模拟自然选择、交叉和变异等操作来不断进化优秀的个体，从而找到最优解。

在电力设备优化配置中，可以将电力设备的不同参数和变量表示为染色体，比如发电机容量、变电站容量、线路长度等。

然后通过适应度函数对每个个体进行评价，并根据其评价结果进行选择、交叉和变异操作，产生下一代。

如此不断迭代，最终可以找到最优的配置方案。

在具体实施中，需要注意几个关键点。

首先是适应度函数的设计。

适应度函数应该既能体现电力设备配置的整体优势，也要兼顾不同指标之间的权衡。

比如，供电可靠性和经济性是两个重要指标，可以根据实际情况设定其权重，从而平衡二者的关系。

其次是选择、交叉和变异操作的设计。

选择操作可以根据适应度函数的值来确定，优秀个体有更大的概率被选择，从而保留其优良基因。

交叉操作则是模拟基因的组合，通过随机交换染色体的片段，产生新的个体。

变异操作是引入随机性因子，增加种群的多样性，从而有助于避免陷入局部最优解。

此外，也需要注意一些实际问题的考虑。

比如，在电力设备优化配置的过程中，需考虑不同的电力用户之间的需求差异，以及区域的发展规划等因素。

同时，也要考虑到电力设备的耐久性和可靠性，以及未来的扩展需求。

因此，基于遗传算法的电力设备优化配置需要综合考虑各种因素，利用科学的方法进行决策。

复合形-遗传算法在核动力设备优化设计中的应用研究

复合形一遗传算法在核动力设备优化设计中的应用研究
贺士晶，阎昌琪，王建军，王盟
（哈尔滨工程大学核科学与技术学院，哈尔滨，１００）５０１
摘要：复合形优化算法是核动力设备等机械优化设计中应用比较多的方法。本文针对复合形算法在优化
中图分类号：Ｔ２；０２文献标识码：ＡＨ１２２４
１引言从２世纪６００年代开始，苏联、美国等发达前国家就已经把核动力装置的重量体积作为重要的
设计评价指标，当今核电发展趋向于大型化和大功
Ｄ＝
（ ≥ ，＝，（＝，＝，．｝）０１…．；０１， “ ２Ｖ２．
一
在最坏点映射时，最好点代替中心点，用让最坏点
（ＩＨ
（）１
向最好点映射，加快了优化计算的收敛速度。
改进后的映射如式（）：２
通过以上的改进可以使复合形优化算法具备
更好的优化性能。
（：（＋）ＨＪＲＬＪＬ一（））（（）２式中，为映射点；（、Ｌ㈣、分别为复合形各）
问题，Ｇ内由Ｋ≥ｎｌ（表示所要优化问题的在＋ｎ维数，即优化变量的个数）个顶点形成—个称为复合形的多面体，比较各顶点的目标函数值，找出使
月值达到最小时的最好点和达到最大时的最坏
复合形优化方法是约束最优化方法中应用比较广的一种直接法，原理简单、易于理解、使用方便、无需特殊的使用经验和技巧川，经常应用在核进行，当复合形收缩到足够小时，即可将复合形顶动力装置设备等工程机械优化设计中，如文献【２、点中的最好点作为近似最优点输出【。ｌＪ３中对核动力装置的优化研究和文献【】】４中对离心２２复合形优化算法的改进．泵的优化研究都采用了复合形优化方法。但是，复在复合形优化算法中，初始复合形构成的方法合形优化方法也存在着一些问题，其主要缺点是收是：首先给定一个初始顶点，随机产生其他顶点，敛速度慢和存在局部最优解问题，往往得到的不是把不可行的顶点转化成可行点。这样随机产生的复全局最优解。本文针对复合形算法的缺点，结合遗合形可行顶点所在的区域 Ⅳ属于Ｇ，寻优的过程很传算法的思想对其进行了相应的改进，使之具有更可能只是在局部区域 Ⅳ 内进行，最终得到 Ⅳ 内的好的优化性能。局部最优解，不能保证最终的结果一定就是Ｇ内

基于遗传算法的电力系统稳定器参数优化

定器的有关参数进行了优化。真结果表明ＰＳ采仿Ｓ用经遗传算法优化过的参数时，具有良好的性能。
硅微机励磁方式，这种快速励磁方式在提高系统响
应速度的同时，降低了电力系统阻尼，导致系统抑制振荡的能力下降。电力系统稳定器（Ｓ）过为ＰＳ通
ｃｍｐｎａｉｎｃｍｐｎｎｓａｅｏｔｍｉｅａｅｎｇｎｔｃａｇｒｔｍ．Ｂｙｓｍｕａｉｎ，ｔｅｅｆｃｆＰＳｗｉｈｏｅｓｔｏｏｏｅｔｒｐｉｚｄｂｓｄｏｅｅｉｌｏｉｈｉｌｔｏｈｆｅｔｏＳｔｏｔｍｉｅｐｒｍｅｅｓｓｅｔｄＳｍｕａｉｎｅｕｔｉｄｃｔｔａｔｅＳｏｔｉｐｉｚｄａａｔｒｉｔｓｅ．ｉｌｔｒｓｌｓｎｉｅｈｔｈＰＳｆｈｓｉｄａｅｃｌｎｏａｋｎｈｓｘｅｌｔｅｐｒｏｍａｃｓｆｒｅｔｅｍａｌｏａｇｉｔｒａｃｓｏｏｒｓｓｅ．ｅｆｒｎｅｏｉｒｓｌｒｌｒｅｄｓｕｂｎｅｆｐｗｅｙｔｍｈ
２ＹｕｎｎＤｅｏｇＥｌｃｒｃＰｗｅ．ｄ，Ｄｅｏｇ６８０，Ｃｈｎ）．ｎａｈｎｅｔｉｏｒＣｏＬｔｈｎ７４０ｉａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｗｏａａｔｒ（ｅｔｐｒｍｅｅｓＫ＆）ｏＳＳｗｉｈｉｐｔｏＡＰａｄ △ ｂｔｗｉｈｕｈｈｓ１ＫｆＰｔｎｕｓｆｎｕｔｏｔｔｅｐａｅ

基于混合整数遗传算法的独立微电网优化配置分析

小型发配电系统［1］。微电网的运行控制和能量管理可以实现其并网或孤岛运行、降低间歇性分布式电源给配电网带来的不利影响，最大限度地消纳分布式电源出力，提高供电可靠性和电能质
吕振宇（ 1989—），男，讲师，博士后，研究方向为分布式发电与微电网。王琦（ 1975—），女，副教授，研究方向为新能源发电、电力。
·分布式电源及并网技术·
Байду номын сангаас
电器与能效管理技术（ 2019No． 5）
基于混合整数遗传算法的独立微电网优化配置分析
刘瑾1 ，吕振宇2 ，王琦1，2 ，陈佳浩1 （ 1．南京师范大学南瑞电气与自动化学院，江苏南京 210042； 2．南京师范大学江苏省气电互联综合能源工程实验室，江苏南京 210042）
Analysis of Optimal Configuration of Islanded Micro-Grid Based on Mixed Integer Genetic Algorithm
LIU Jin1 ， L Zhenyu2 ， WANG Qi1，2 ， CHEN Jiahao1 （ 1． Nanrui Institute of Electrical and Automation，Nanjing Normal University，Nanjing 210042，China；
Key words： micro grid； distributed power supply； energy storage system； genetic algorithm； optimal configuration
0引言
微电网是一种将分布式电源、负荷、储能装置、变流器以及监控保护装置有机整合在一起的

基于混合遗传算法的内置式永磁同步电机的优化设计

基于混合遗传算法的内置式永磁同步电机的优化设计1 内置式永磁同步电机的概述内置式永磁同步电机是一种新型的高效电机，它采用永磁体作为转子磁场源，无需外界激励磁场，具有高效率、高功率系数、高功率密度和快速响应等优点。

在实际应用中，内置式永磁同步电机具有诸多优势，并广泛应用于电动车、机床加工、电磁泵、空气压缩机等领域，现已成为大力发展的新兴技术。

2 内置式永磁同步电机的优化设计的重要性内置式永磁同步电机的优化设计对于提高电机的效率、降低损耗和延长电机寿命具有重要意义。

传统的优化设计方法主要是凭借设计师的经验和直觉进行设计，因此设计效率较低、设计质量难以保证。

而混合遗传算法是一种高效、智能的优化设计方法，它可以通过计算机模拟来实现电机优化设计，提高设计效率和设计质量。

3 混合遗传算法的概述混合遗传算法是一种基于生物进化的计算方法，它是将遗传算法和进化策略相结合形成的一种优化算法。

混合遗传算法在模拟问题求解过程中，遵循生物进化的方式进行演化、选择和交配操作，从而不断提高种群适应度，最终实现对目标函数最优解的搜索。

4 混合遗传算法在内置式永磁同步电机优化设计中的应用混合遗传算法在内置式永磁同步电机的优化设计中可以通过计算机仿真快速实现对电机结构参数的优化。

混合遗传算法首先需要确定电机结构参数和目标函数的关系，然后构建种群并随机生成初始个体，通过适应度函数来评价个体的优劣，选择适应度高的个体进行交配和变异，并不断迭代优化直至获得最优解。

5 混合遗传算法优化设计实例以某型号内置式永磁同步电机为例，其结构参数为定子铜线数目、绕组匝数、叶片数目等几个关键参数。

优化目标为最大功率输出和最高效率，通过建立遗传算法优化模型，求解得到最优的结构参数。

经过优化设计，内置式永磁同步电机的性能得到了明显提升，功率密度提高了40%，效率提高了10%左右。

6 结论综上所述，混合遗传算法是一种高效、智能的电机优化设计方法，在内置式永磁同步电机的优化设计中具有广泛的应用前景。

基于遗传算法的电力系统稳定性分析与优化

基于遗传算法的电力系统稳定性分析与优化引言：随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，保持电力系统的稳定性成为当今电力行业的一项重要任务。

传统的电力系统稳定性分析和优化方法存在着计算量大、耗时长以及难以得到全局最优解等问题。

为了有效解决这些问题，基于遗传算法的电力系统稳定性分析与优化方法应运而生。

本文将介绍基于遗传算法的电力系统稳定性分析与优化的原理、方法和优势。

一、电力系统稳定性分析电力系统稳定性是指在外界扰动作用下，电力系统能够在一定时间范围内恢复到稳态，并且保持电压和频率等参数在合理范围内的能力。

电力系统稳定性分析主要包括动态稳定性和静态稳定性两个方面。

1.1 动态稳定性分析动态稳定性分析主要研究电力系统在瞬态过程中的稳定性问题，即在系统发生扰动后，系统是否能够恢复到稳态，并保持稳态运行。

传统的动态稳定性分析方法主要基于数值仿真，计算量大且复杂度高。

而基于遗传算法的动态稳定性分析方法通过优化算法来寻找系统中最优的控制策略，从而实现系统的稳定性分析与优化。

1.2 静态稳定性分析静态稳定性分析主要研究电力系统在稳态下的稳定性问题，即在负载变化等外界条件改变时，系统能否保持稳定运行。

传统的静态稳定性分析方法主要是基于潮流计算，但随着系统规模的增大，计算复杂度也呈指数级增长。

基于遗传算法的静态稳定性分析方法通过优化算法来求解系统最优的工作点，从而实现系统的稳定性分析与优化。

二、遗传算法原理遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉、变异等基因操作方式，在解空间中搜索最优解。

2.1 基本原理遗传算法的基本原理是将问题抽象成一个个个体，通过交叉和变异等操作方式产生新的个体，通过选择机制筛选出适应度高的个体，并逐代进化，最终找到问题的最优解。

遗传算法具有全局搜索、适应性强、可并行计算等优势。

2.2 编码方式为了将问题映射到遗传算法的求解空间中，需要将问题抽象成一个个体的基因表达形式。

基于改进遗传算法的组合优化问题研究

基于改进遗传算法的组合优化问题研究随着科技不断发展，计算机算法的研究也随之发展，其中组合优化问题一直是一个研究热点。

组合优化问题是计算机科学中的一个重要研究方向，研究如何在给定的约束条件下，进行组合排列，以达到最优化的目的。

而基于改进遗传算法的组合优化问题研究，正是当今计算机算法领域的热门话题。

组合优化问题涉及到的算法很多，但经典优化算法的缺陷就是易陷入局部最优解，所以将改进的遗传算法应用于组合优化问题中，有望解决这一问题。

所谓遗传算法，就是通过模拟自然界中的进化过程，不断筛选和迭代，最终找到一组近可能的最优解。

而如何对遗传算法进行有效的改进，是本研究的核心问题。

基于改进遗传算法的组合优化问题研究需要从以下几个方面入手：一、研究设计优秀的遗传编码方案在遗传算法中，适当的编码是优化成功的关键。

优秀的遗传编码方案应符合问题的实际含义且易于建立映射模型。

在组合优化问题中，可采用二进制编码方式，根据所涉及的变量数确定编码长度。

而现有的遗传编码方案工具大多采取一维或二维编码，这种编码方式解决问题的范围是有限的。

因此，研究优秀的遗传编码方案，将会对组合优化问题的求解起到关键性的作用。

二、研究适宜的遗传算子遗传算子是指遗传算法中的三个重要操作：选择、交叉和变异。

优秀的遗传算子选择确定性和随机性之间的平衡，为后续遗传过程提供良好的基础。

选择操作能够保留优秀个体，使其持续进化，避免算法陷入局部最优解。

交叉操作可以有效结合两个遗传编码，产生新的个体，并增加群体多样性。

变异操作对个体进行随机变化以增加群体多样性，并且保证新个体未知，防止算法陷入局部最优解。

经过研究，我们发现改进后的遗传算子对于组合优化问题求解有很大帮助。

三、研究适宜的适应度函数计算方式在遗传算法中，适应度函数是判断个体适应程度的一种度量方式，是判断种群个体优劣的最基本也是最重要的标准。

而如何选择适宜的适应度函数，将会对组合优化问题求解的准确性和速度产生重要影响。

电网电压稳定控制中的遗传算法优化策略研究

电网电压稳定控制中的遗传算法优化策略研究引言随着现代社会对电能的不断需求增加，电网的可靠稳定性成为一个重要的问题。

电网电压稳定控制是电力系统中保持电压稳定的关键要素。

在传统的电网电压控制中，常使用经验法则和传统控制策略，但这种方法往往无法满足现代电力系统日益复杂的需求。

因此，研究优化算法在电网电压稳定控制中的应用，尤其是遗传算法优化策略的探索，成为一个热门的研究方向。

1. 电网电压稳定控制问题电力系统中的电网电压稳定控制是保持各个节点电压稳定的关键控制问题。

电网电压波动可能导致设备损坏、能量损失甚至系统崩溃。

因此，电网电压稳定控制是确保电力系统正常运行和保护设备的重要任务。

2. 传统电网电压控制策略的局限性传统的电网电压控制策略是基于经验法则和固定规则，但随着电力系统的复杂性增加，这些策略往往无法准确预测和适应系统需求变化。

传统方法通常对系统模型的线性化假设过于简化，而无法进行全局优化寻找最优解。

这限制了传统控制策略在电网电压稳定控制中的应用。

3. 遗传算法优化策略的原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟遗传、变异和选择等进化操作，搜索最优解。

遗传算法具有全局搜索能力和适应性，对复杂的非线性系统建模和优化问题具有广泛的适用性。

4. 遗传算法在电网电压稳定控制中的应用遗传算法在电网电压稳定控制中的应用主要包括以下几个方面：4.1 优化发电机控制参数：通过遗传算法对电网中的发电机控制参数进行优化调整，以实现稳定的电压输出。

4.2 负荷调节策略：遗传算法可用于优化电网负荷分配策略，以实现电网电压的均衡和稳定。

4.3 电网有功和无功功率计算：遗传算法可以用于电力系统中的功率计算，以优化电网电压控制策略，并确保电网稳定运行。

4.4 节点电压控制优化：通过遗传算法寻找最优的节点电压控制方案，以满足电力系统的稳定性要求。

5. 遗传算法优化策略的优势与挑战5.1 优势：遗传算法具有全局搜索能力，能够应对电网电压控制中复杂、非线性系统的问题。

自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用

自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用近年来，随着电力系统的不断发展和变革，电力变压器作为电力传输和配送系统中不可或缺的设备，其优化设计越来越受到人们的关注。

而自适应遗传算法作为一种新型的优化算法，已经在电力变压器的优化设计中得到了广泛的应用。

本文将从多个角度对自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用进行深入探讨。

一、自适应遗传算法简介自适应遗传算法是一种基于生物遗传学原理的优化算法，其主要思想是通过模拟自然选择、交叉和变异的过程来搜索最优解。

与传统的遗传算法相比，自适应遗传算法引入了自适应机制，能够根据目标函数的性质和问题的特点动态调整算法参数，提高了收敛速度和全局搜索能力。

二、电力变压器优化设计中存在的问题在电力系统中，变压器是承担电能传输和分配的重要设备，其设计优化直接影响着电力系统的安全稳定运行和能效提升。

然而，传统的电力变压器设计存在一些问题，如设计周期长、成本高、效率低等，这些问题需要通过优化设计来解决。

三、自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的应用1. 参数优化在电力变压器的设计中，参数优化是一个复杂而又重要的问题。

传统的参数优化方法需要大量的试验和计算，成本高、效率低。

而自适应遗传算法能够有效地应用于电力变压器的参数优化，通过对设计参数进行自适应搜索，能够得到更优的设计方案。

2. 多目标优化在电力变压器的设计中，往往存在多个相互矛盾的目标，如减小损耗、提高效率、降低成本等。

传统的优化方法往往只能处理单目标优化问题，而自适应遗传算法能够有效地处理多目标优化问题，通过对多个目标的同时优化，得到一组最优解的非劣解集。

3. 约束优化在电力变压器的设计中，往往存在一些约束条件，如绕组尺寸限制、电磁匹配要求等。

传统的优化方法往往难以处理约束优化问题，而自适应遗传算法能够通过合适的编码方式和适应度函数，有效地处理约束优化问题。

四、自适应遗传算法在电力变压器优化设计中的优势1. 全局搜索能力自适应遗传算法具有较强的全局搜索能力，能够在较短的时间内找到较优的解，避免陷入局部最优解。

基于遗传算法的混合优化方法

基于遗传算法的混合优化方法
张海燕;潘成欣
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2006(42)17
【摘要】在传统遗传算法基础上,对交叉、变异后所得结果的处理以及进化过程的整体分布方面进行了改进,并将改进的遗传算法与广义线性反演方法相结合,提出了一种混合优化算法:以改进的遗传算法为基础,在进化的每一代种群中选择目标函数最小的个体,进行一定次数的线性化迭代.混合优化算法克服了线性化方法依赖于初始值和遗传算法局部搜索能力差的缺陷.数值试验表明,将该算法用于AVA多参数反演中,提高了反演的精度,加快了收敛的速度,并具有较强的抗噪能力.
【总页数】3页(P56-58)
【作者】张海燕;潘成欣
【作者单位】中国海洋大学信息科学与工程学院,山东,青岛,266071;中国海洋大学信息科学与工程学院,山东,青岛,266071
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于遗传算法和模式搜索的混合优化方法 [J], 钟静;赖于树;吴鸿娟
2.基于改进遗传算法的多类图元混合加工路径优化方法 [J], 陈光黎;雷欢;吴亮生;高小征;杨阳;周俊伍
3.基于混合遗传算法的物流路径优化方法研究 [J], 申艳光;张玲玉;刘永红
4.基于混合型遗传算法的森林可燃物热解动力学参数优化方法 [J], 牛慧昌;姬丹;刘乃安
5.基于精英自适应混合遗传算法的机场灯光站三相不平衡优化方法 [J], 侯启真; 左琎; 王罗平
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第3章遗传算法原理与变压器优化设计

第 3 章遗传算法原理与变压器优化设计遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索其法。

它最早由美国密执安大学的 Holland 教授提出，起源于 60年代对自然和人工自适应系统的研究。

对于一个函数的求最值问题，一般可以描述为下面的数学规划模型：f(X)，X ?R。

其中 f(X)是目标函数，X＝ [ ]是 n 维决策变量，Tx1，x2Λ，Λ，xnR 是可行解的集合，所以 X ?R实际上是约束条件。

对于上述最优化问题，目标函数和约束条件种类繁多，有的是线性的，有的是非线性的；有的是连续的，有的是离散的；有的是单峰值的，有的是多峰值的。

随着研究的深入，人们逐渐认识到在很多复杂情况下要想完全准确地求出其最优解既不可能，也不现实，因而求出其近似最优解或满意解是人们的主要着眼点之一。

总的来说，求最优解或近似最优解的方法主要有三种：枚举法、启发式算法和搜索算法。

(1)枚举法。

枚举出可行解集合内的所有可行解，以求出准确最优解。

对于连续函数，该方法要求先对其进展离散化处理，这样就有可能产生离散误差而永远达不到最优解。

另外，当枚举空间比拟大时，该方法的求解效率比拟低，有时甚至在现有的最先进的计算工具上都无法求解。

(2)启发式算法。

寻求一种能产生可行解的启发式规如此，以找到一个最优解或近似最优解。

该方法的求解效率虽然比拟高，但对每一个需要求解的问题都必须找出其特有的启发式规如此，这个启发式规如此无通用性，不适合于其他问题。

(3)搜索算法。

寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合的一个子集内进展搜索操作，以找到问题的最优解或近似最优解。

该方法虽然保证不了一定能够得到问题的最优解，但假如适当地利用一些启发知识，就可在近似解的质量和求解效率之间达到一种较好的平衡。

随着问题种类的不同，以与问题规模的扩大，要寻求到一种能以有限的代价来解决上述最优化问题的通用方法仍是个难题。

而遗传算法却为我们解决这类问题提供了一个有效的途径和通用框架，开创了一种新的全局优化搜索算法[39]。