基于分层遗传算法的电力变压器优化设计

在研究了分层遗传算法的基础上,分析了该方法动态编码及动态调整遗传算子的优点,提出了一种改进的交叉变异机制.该机制在交叉操作时,不能在关联变量内部选择交叉点,在变异操作时,如果其中一个变量发生了变异,则与其关联的变量也要同时进行变异操作,并且可以将所有个体限制在有效的搜索空间内.文中将分层遗传算法应用于电力变压器优化的问题中,与单层遗传算法相比,在相同计算量的情况下,多层遗传算法成本节约1.83%,负载损耗下降1.01%.