基于多种群免疫遗传算法的配电网网架规划

配电网网架规划是一个复杂的组合优化问题,传统的优化方法往往难以解决此类问题.提出一种多种群的免疫遗传算法进行配电网网架优化规划,采用多个种群针对优化目标的不同方面进行优化搜索.在遗传进化过程中,借鉴生物免疫机制对每个种群的染色体进行免疫算子操作,种群之间通过优秀个体转移进行交互,有效防止了种群退化,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.以网络年费用最小为优化目标建立配电网网架规划的数学模型,利用多种群免疫遗传算法求得优化解,通过具体实例验证了该算法的有效性.     

基于免疫二进制萤火虫算法的主动配电网低碳目标网架规划

主动配电网(ADS)网架规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题.萤火虫算法(FA)是一种新型的智能优化算法,全局搜索能力强、算法结构简单,而且收敛速度快.在此基础上借鉴生物免疫机制,群体更新时考虑抗体浓度,进一步提高种群的多样性和算法全局寻优能力,提出了一种免疫二进制萤火虫算法(IBFA)进行主动配电网网架规划.以线路投资、运行维护、网损和碳排放环境成本最小为目标,考虑分布式电源(DG)与柔性负荷(FL),建立了主动配电网网架规划模型.通过与二进制粒子群优化(BPSO)算法对比求解IEEE-14节点算例,验证了免疫萤火虫算法在全局寻优能力和收敛性方面的优越性,同时证明分布式电源和柔性负荷是抑制碳排放、提高系统整体效益的有效方式.     

基于图论和改进模糊遗传算法的配电网转供方法

针对复杂配电网的故障恢复问题,提出一种基于图论和改进模糊遗传算法的配电网负荷转供判断方法.首先基于图形库JGraphT进行配电网数据建模,将馈线拓扑结构和元件参数整合在一起,显式地利用配电网拓扑结构,避免了繁琐的节点编码规则和冗杂的邻接表、矩阵存储模式;基于JGraphT集成的图论算法实现快速的故障区域类型区分、网络拓扑约束判断,开发出基于图论递归运算的前推回代潮流算法;然后结合配电网特点提出改进的模糊遗传算法,动态调整遗传算法的初始解和遗传算子以提高算法寻优性能,通过对模糊输入量和模糊规则进行完善,提高遗传算法的收敛速度,避免不成熟收敛的发生;算例结果表明,文中算法在潮流计算效率和寻优效率方面均具有更好的效果.     

基于改进CGA的配电网重构

针对遗传算法易早熟收敛和易产生大量不可行解的问题,提出了一种基于改进的克隆遗传算法(CGA)的配电网重构方法.该方法对克隆遗传算法进行了3点改进:通过简化网络结构,缩短了算法中染色体的长度;采用基于环路的编码方式,避免了产生大量不可行解;改进克隆遗传算法的选择算子、基因移位和突变操作,克服了早熟收敛的问题,提高了算法的收敛速度.本文以网损最小为优化目标对算例进行了重构,同时与基于遗传算法及粒子群算法的配电网重构进行了比较,算例结果表明:改进的CGA具有较高的寻优性能,应用于配电网中可以起到减小网损的作用.     

基于免疫算法的配电网电容器优化配置

将免疫算法应用于辐射型配电网中电容器的合理配置。通过比较遗传算法,得到免疫算法在配电网电容器优化配置过程中具有寻优速度快,收敛性能好等优点。由于保持了群的多样性,所以避免了陷入局部最优。算例及分析表明免疫算法应用于配电网电容器优化配置的有效性和实用性。     

求解第Ⅱ类装配线平衡问题的混合遗传算法

针对第Ⅱ类装配线平衡问题,提出一种混合遗传算法,以解决典型遗传算法易陷入局部最优解的问题。在混合遗传算法中,引入烟花算法爆炸算子中基于免疫浓度思想,并与典型遗传算法的精英保留策略相结合,以保持进化过程中种群多样性,避免算法陷入局部最优,提高了全局寻优的能力;同时将邻域搜索策略引入变异算子,以改进算法的局部搜索性能。通过算例验证了本文算法的有效性,与典型遗传算法相比,该算法寻优率提高了1.4倍,求解时间减少了25.8%,为装配线平衡问题的解决提供了一种新方法。     

基于宗族进行裂变选择的自适应遗传算法

提出了一种改进的自适应遗传算法,在选择算子中引入裂变选择的思想,避免种群中超级个体的出现,维持了种群的多样性。该算法改造了交叉算子和变异算子,提高了算法的收敛速度,避免早熟。同时,提出了在宗族中构造子代种群的思想,提高了算法的寻优效率。仿真函数优化的结果验证了该算法能有效地维持种群的多样性并迅速找到最优解。     

一种改进蚁群算法在配电网优化规划中的应用

配电网规划是一个复杂的非线性组合优化问题。为解决这一难题,提出一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法。算法中,针对配电网络的辐射性特点,运用了一种避免辐射性检查的规划方法。结合蚁群算法,并改进了启发因子α,提高了配网规划的效率。算例结果表明该算法的优越性。     

基于改进BCC算法的配电网综合运行优化

研究了配电网综合运行优化问题.将配电网无功优化与配电网络重构联络开关两者相结合,建立了配电网多目标综合优化数学模型.提出了基于改进的细菌群体趋药性算法的配电网综合优化计算新方法,针对算法易于陷入局部最优解的缺点,新算法在基本的细菌群体趋药性算法的基础上引入了动态调整策略、自适应变异算子和混沌搜索机制,改善了细菌寻优速度和寻优效率.利用改进的细菌群体趋药性算法对IEEE33系统进行综合优化,结果表明改进算法可以有效地降低系统有功网损,提高各节点电压,同时也验证了改进算法的可行性和有效性.     

农村配电网开关的优化配置

为了克服应用传统遗传算法进行农村配电网开关优化配置时,由于遗传算法的"早熟"和局部寻优能力较差所导致的难以得到全局最优解的问题,将遗传算法与局部搜索能力较强的模拟退火算法相结合,以遗传算法为主,引进模拟退火算法产生新个体,形成遗传退火算法.同时,采用整数编码策略,以包含停电损失费用在内的总供电成本最小为目标函数,以节点电压、支路过负荷等为约束条件,RBTS-BUS6配电系统作为算例,将遗传退火算法应用于农村配电网开关优化配置.优化结果表明,遗传退火算法避免了遗传算法收敛过快的缺点,保证了所得解的全局最优性,求解精确解的质量优于遗传算法,是农村配电网开关优化配置强有力的工具.     

人工免疫算法对遗传算法改进的仿真研究

遗传算法是一种很好的优化算法,但其本身存在着易早熟、效率低等不足.人工免疫算法是参考生物免疫系统机制的一种算法,它通常用于对其它算法的改进.论文用人工免疫算法对遗传算法进行改进,在遗传算法中引入浓度机制并从问题中提取疫苗.通过实验对比,它对遗传算法的改进取得了较好的效果.     

基于改进的模拟退火遗传算法的公交线网优化

文章将遗传算法与改进的模拟退火算法相结合组成混合改进的模拟退火-遗传算法。研究了以居民乘车出行时间最短和公交部门投入最少为目标建立的公交线网优化的模型,并利用改进的模拟退火-遗传算法对该模型进行求解。通过温州滨海新区的规划实例研究验证方法的实用性。     

一种改进的RBF神经网络多目标优化算法

针对RBF网络训练中的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto方法的改进的非支配排序遗传算法INSGA(Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm).通过对某企业的订单数据进行预测的实验结果表明,它可以有效地解决以训练误差和测试误差为优化准则的RBF网络的参数确定问题,验证了改进的NSGA算法与RBF网络结合的可行性.     

免疫蚁群算法在电力系统无功优化中的应用

将人工免疫算法和蚊群算法相结合形成免疫蚁群算法,运用免疫机理提取疫苗获得初始解,通过免疫操作加快算法收敛速度,并用基于浓度的选择机制抑制算法的"早熟".将该算法用于求解电力系统无功优化问题进行仿真,结果表明它的收敛速度和计算精度都有较大提高.     

一种新的混合粒子群优化算法

 针对粒子群优化算法容易陷入局部极值,进化后期收敛速度慢、精度低等缺点,本文将粒子群优化算法与遗传算法相结合,在基本粒子群优化算法中引入了正态变异算子,提出了一种新的混合进化算法,新算法增加了种群的多样性,增强了算法的全局寻优能力,提高了算法的搜索效率。使用新算法对经典函数进行优化测试,结果表明,本算法保持了粒子群优化算法简捷快速、容易实现的特点;同时,正态变异算子的引入提升了算法后期的收敛速度与全局搜索能力。新的算法能够以更小的种群数和进化代数获得较好的优化能力,在克服陷入局部最优和收敛速度方面均优于基本粒子群优化算法、遗传算法以及加入混沌扰动的粒子群优化算法（CPSO）。     

考虑综合经济性的风光配电网储能优化配置

在配电网中配置储能系统可以有效缓解风光接入对配电网产生的影响,提升对风光的消纳能力、减少电压偏差等,而储能接入的位置和容量不同会对配电网产生不同的影响。首先分析储能建设过程中的主要费用,考虑基于分时电价下的网损成本和峰谷差收益,以年综合成本、配电网的日节点电压偏差和最小为目标,建立配电网储能选址定容模型,采用改进多目标遗传二代算法（Improved Multi-Objective Nondominated Sorting Genetic Ⅱ Algorithm,INSGA-II）对模型进行求解,利用改进理想点决策法（Improved Ideal Point Based Decision,IIPBD）来选取最优配置方案,最后在IEEE-33节点模型中对方案进行验证,仿真结果表明,使用INSGA-II算法进行求解时最终决策出的储能配置方案实现了成本最小,并且显著提升了电压的稳定性,验证了改进后算法的优良性和本文所提出的储能优化配置方案的有效性。     

基于免疫克隆算法的物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解．在物流配送车辆路径优化问题数学模型的基础上,构造了一种免疫克隆算法来求解该问题,并在算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想．仿真计算结果表明,免疫克隆算法能快速收敛于全局最优解,克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题．     

一种新的免疫克隆选择算法

提出了一种新的人工免疫系统算法——免疫克隆选择算法,描述了算法的操作过程.采用函数优化仿真实验与进化算法进行比较,结果表明免疫克隆选择算法收敛速度快,求解精度高,稳定性好,并能有效地克服早熟问题和骗问题.     

免疫算法综述

对免疫算法的研究现状作了介绍，并将现有的各种算法特性和应用情况进行了比较和总结，最后对算法的进一步研究方向提出了看法。