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自适应遗传算法的研究

作　者: 王思艳
导　师: 张国立
学　校: 华北电力大学（河北）
专　业: 计算机应用技术
关键词: 自适应遗传算法购电、配电模型连续变异交叉概率
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

作为一种全局优化算法,遗传算法在很多领域得到了广泛应用。但是经典遗传算法存在收敛速度慢、容易早熟等问题,现有的一些自适应遗传算法容易陷入局部最优解、稳定性差,本文针对这些问题对自适应遗传算法进行了进一步的研究。对自适应遗传算法中的选择策略进行了改进,得到了双重自适应交叉概率计算方式和模拟连续变异的交叉概率计算方式,给出了连续变异的变异概率计算方法,并将分阶段的思想应用到了算法的优化过程中。数值实验表明新算法稳定性好,收敛代数少、全局寻优能力强。把改进的自适应遗传算法应用于购电、配电计划模型的计算中,得到了较理想的购电、配电分配方案。

全文目录

中文摘要  4
英文摘要  4-7
第一章引言  7-12
  1.1 课题的研究背景与意义  7
  1.2 遗传算法的发展历程及国内外研究现状  7-10
  1.3 论文的主要工作  10-11
  1.4 论文的组织结构  11-12
第二章遗传算法  12-17
  2.1 遗传算法的基本思想与特点  12-13
  2.2 遗传算法的基本原理  13-15
    2.2.1 编码  13-14
    2.2.2 群体规模  14
    2.2.3 适应度函数  14
    2.2.4 交叉  14
    2.2.5 变异  14-15
  2.3 自适应遗传算法  15-17
    2.3.1 自适应遗传策略  15
    2.3.2 自适应群体策略  15-16
    2.3.3 自适应选择策略  16
    2.3.4 自适应交叉策略  16
    2.3.5 自适应变异策略  16-17
第三章改进自适应遗传算法及其性能分析  17-39
  3.1 选择策略的改进  17-19
    3.1.1 选择策略介绍  17-18
    3.1.2 精英选择策略  18
    3.1.3 区域均衡选择策略  18-19
  3.2 自适应交叉概率变化方式的改进  19-21
    3.2.1 双重自适应交叉  19-20
    3.2.2 模拟连续变异变化方式的交叉概率  20-21
  3.3 自适应变异概率变化方式的改进  21-22
  3.4 遗传操作流程  22-37
    3.4.1 初始种群的产生和编码  22-23
    3.4.2 适应度函数  23-24
    3.4.3 算法流程  24-25
    3.4.4 改进算法及其性能分析  25-37
  3.5 算法改进总结  37-39
第四章基于自适应遗传算法的购电、配电计划制定方法  39-46
  4.1 电力市场基本问题  39-40
  4.2 遗传算法在经济调度中的优越性  40
  4.3 购电、配电模型  40-42
  4.4 购电、配电模型优化流程与结果判断标准  42-46
    4.4.1 购电、配电模型优化流程  42
    4.4.2 模型转化与结果判断标准  42-43
    4.4.3 新算法在购电、配电计划中的应用  43-46
第五章结论  46-47
参考文献  47-51
致谢  51-52
在学期间发表的学术论文和参加的科研情况  52

自适应遗传算法的研究

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