基于改进遗传算法的配电网无功优化

为了提高配电网无功优化的收敛速度,结合配电网根节点电压稳定特性,提出以首端已知电压和计算功率向末端递推,且在回代递推支路末端电压中用第K次电压新值的方法,提高了常规支路电流法的收敛速度,在用遗传算法进行无功优化的过程中,提出了局部搜索替换过程,增加了个体多样性,同时加速了适应值较低的个体的淘汰,提高了每一代个体的平均适应值水平,从而显著提高了常规遗传算法的收敛速度,通过对120节点与53节点的实际算例计算,验证了改进方法能提高电网无功优化的收敛速度和优化效果。     

遗传算法的改进及其在无功优化中的应用

遗传算法是模拟生物进化过程中所得到的一种优化方法。本文介绍了遗传算法的基本理论,然后,首次提出了两蹼改进措施并应用于无功优化中,通过算例,论证了改进后的方法可有效地解决大规模电力系统的无功优化问题。     

基于改进内点法的含双馈型风电场的电力系统无功优化研究

针对含双馈型风电场的电力系统无功补偿问题,建立了以有功网损最小、节点电压偏差最小为目标的无功优化模型;并考虑了风电场旋转备用的约束,提出了跟踪中心轨迹内点法实现无功优化。跟踪中心轨迹内点法在传统内点法基础上引入自适应压缩因子,利用自适应压缩因子的动态收敛性,提高算法的局部搜索能力,从而提高算法的效率。在IEEE14系统中进行了仿真测试。实验结果证明了提出的无功优化算法的有效性,算法能较好的减少有功网损;同时使其他目标函数值都得到了不同程度的改善。     

基于自适应免疫算法和预测-校正内点法的无功优化

针对电力系统无功优化问题,将自适应免疫算法（adaptive immtme algorithm,AIA）和预测-校正内点法相结合,提出了一种新的混合优化算法．先利用AIA进行大范围全局寻优,找到候选最优点,把它作为内点法的初始可行点,再通过预测-校正内点法在初始可行点的邻域内进行局部的确定性搜索,提高解的精度和速度;在此基础上,根据对偶间隙的变化过程,提出了对中心参数及相应障碍参数的改进选择方法,有效地避免了数值振荡,使计算精度及收敛速度均得到明显改善．将上述方法用于IEEE14节点系统,计算时间为2．0s,优化后网损下降2．27％;而用于IEEE118节点系统,计算时间为322s,优化后网损下降14．29％．这表明本文所提出的算法在计算速度和精度上较其他方法均有明显改进．     

改进遗传算法在水电站无功优化中的应用

文中阐述了遗传算法与其它算法相结合的多种改进遗传算法进行水电站无功优化中的应用和今后的发展方向。     

基于遗传算法和粒子群优化算法的电力系统无功优化

从数学的角度分析,电力系统无功优化是一个多变量、多约束、非连续性的混合非线性规划问题,因此,优化过程十分复杂.以减少有功网损为目标函数建立电力系统无功优化计算的数学模型,基于遗传算法和粒子群优化算法,提出一种新颖的混合策略来求解无功优化问题.IEEE 6和IEEE 14节点系统的仿真计算结果表明:与单一的遗传算法或粒子群优化算法相比,该混合策略在优化效果方面具有明显的优势.     

基于遗传算法实现电网的无功优化

在无功优化问题中引入了遗传算法（GA），着重解决了无功优化中离散变量的处理、目标函数及相关参数值的选取等问题。该算法可有效地减少系统的网损，在电网中实现无功优化。     

改进遗传算法在配电网无功优化的应用

提出了考虑配电网运行费用和节电效益的综合目标函数,对于目标函数中的电压越界点和无功补偿容量越界点采用惩罚函数予以解决.无功优化主要采用调整变压器分接头和并联电容器2种方法,笔者采用改进遗传算法实现了配电网无功优化计算,该算法有较好的计算效率和全局寻优能力.通过实例验证了该方法的实用性和有效性.     

基于改进遗传算法的配电网动态无功优化

综合混沌变异的泛化能力和邻域搜索的局部寻优能力,实现配电网动态无功优化问题的快速求解.利用混沌神经元的输入输出特性建立变异算子与种群多样性测度的自适应关系,实现种群多样性的动态调节,提出基于优秀个体特征信息的邻域搜索,实现局部寻优.在编码过程中,结合配电网动态无功优化的特点提出一种由投运组数和投运时间构成的两段式整数编码方式,缩短了染色体长度、消除了不可行码.IEEE69配电网算例结果表明本文方法在全局收敛性以及克服早熟等方面具有优势.     

采用改进遗传算法的配电网无功优化

针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,提出一种改进的遗传算法。该算法结合电力系统无功优化特点,对传统二进制编码、初始化种群、交叉、变异及适应度函数等进行改进,采用IEEE14和IEEE30节点系统对所提出的算法性能和求解精度进行了测试。结果表明,该模型和算法能够有效地抑制早熟现象,降低电力系统有功网损。     

基于改进GA的K-均值聚类算法

利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法,但容易出现局部早熟现象．为了克服以上缺点,借助免疫机制的优点,将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中,提出基于改进遗传的K-均值聚类算法,该方法结合K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题．试验结果表明,本算法能够有效改善聚类质量．     

一种基于改进的遗传算法的关联规则挖掘及应用

基于遗传算法主要集中应用在数据挖掘分类系统方面的特点,提出了一种改进的遗传算法以对关联规则进行挖掘,并对遗传算法的5个要素在使用过程中进行了相应的分析选择、设计和改进,最后将其应用到农业气象数据库的灾害分析中.试验结果表明了该方法具有一定的有效性.     

基于蚁群算法和改进 SSO 的混合网络入侵检测方法

针对一般网络入侵检测方法在不断增加复杂攻击和恶意软件的网络环境下,难以有效保护网络的问题,提出了一种混合入侵检测方法.对网络数据进行预处理,采用蚁群算法(ant colony algorithm,ACO)进行特征选择,数据挖掘,在此过程,为了改善简化群优化(simplified swarm optimization,SSO)分类器性能,提出在SSO中加入一种加权局部搜索策略,即改进的简化群优化(improved simplified optimization optimization,ISSO),这种新局部搜索策略的目的是从由SSO产生当前解的邻域内找到更好的解,从而获得入侵报告.在KDDCup 99数据集上进行了混合检测方法的相关实验.实验结果表明,在粒子数为30,最大代为30时,ISSO就已经达到最好的分类结果93.5％,相比于其他智能算法具有更少的粒子数和更小的最大代.此外,还模拟了3种类型的网络攻击DOS,PROB和U2R,结果表明,大多数情况下该方法的准确率都高于其他检测方法.     

An improved GA for combinational logic expressions

This paper discusses complete binary trees as chromosomes of Genetic Algorithm (GA), and proposes the concept of dominant and recessive genes. On the base of it, a new crossover operator with the selective ability was designed. Finally experimental results are presented. Supported by the National Natural Science Foundation of China and State Education Committee Doctoral Foundation Kang Lishan born in 1934, Professor     

An improved GA for combinational logic expressions

This paper discusses complete binary trees as chromosomes of Genetic Algorithm (GA), and proposes the concept of dominant and recessive genes. On the base of it, a new crossover operator with the selective ability was designed. Finally experimental results are presented. Supported by the National Natural Science Foundation of China and State Education Committee Doctoral Foundation Kang Lishan born in 1934, Professor     

基于Hough变换的改进的纸币倾斜校正方法

纸币清分机采集图像是在纸币快速进纸过程的情况下实现,不可避免的会发生倾斜,这为后续的图像分割和识别带来了困难。针对图像中纸币边缘检测结果通常断裂为若干直线段的现象,本文提出了一种基于Hough变换的改进倾斜矫正算法,能够较准确地检测到图像的倾斜角度,从而实现纸币图像的倾斜矫正。     

基于两层决策和遗传算法的工程装备运用优化配置方法

为适应现代高科技战争的需要,解决工程装备在运用中的优化配置问题,首先对优化配置问题进行分析,然后将两层决策模型和遗传算法有效结合,建立相应的数学模型,提出基于两层决策模型和遗传算法的工程装备优化配置方法,并给出算法步骤和计算实例.仿真分析表明,建立的模型和优化算法能有效地解决工程装备在多个项目间的分配问题.     

遗传算法和蚂蚁算法混合求解旅行商问题

介绍了一种求解旅行商问题的混合蚂蚁算法,该算法结合了遗传算法中的改进的交叉算子和变异算子,对产生的局部最优解进行适当地交叉和变异,提高算法的搜索空间,可以提高蚁群算法的寻优能力,实验表明该算法很有效.     

基于改进渐进空间映射算法的滤波器设计方法

提出了改进渐进空间映射算法的新的滤波器设计方法．首先，将初始映射矩阵改进为单变量偏导矩阵．其次，在参数抽取过程中巧妙地引入柯西法，从而在保证精度的前提下，加快了参数抽取的速度．最后，通过一个4腔的同轴腔体滤波器的设计实例验证了该文的方法．滤波器的电磁仿真结果与理论综合结果吻合良好，证实了该方法的有效性．     

基于GA和开槽同轴线的溶液复介电系数测量方法研究

介绍了一种新型开槽同轴线测量介质复介电系数的方法.通过测量一段横向开槽同轴线的散射参数的模值,采用遗传算法（GA）和有限元法相结合的方法反演介质的复介电系数.对已知复介电系数介质的测量结果表明,对于各种中高损耗介质复介电系数的介质,该方法测量的相对误差小于4％.