【摘 要】
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本文基于拉普拉斯交叉和幂函数变异,给出了一类新的混合交叉策略的遗传算法(HLCPM)。通过引入可行种群和不可行种群并在后代保留临时可行解和不可行解,使其混合交叉,保证了种
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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本文基于拉普拉斯交叉和幂函数变异,给出了一类新的混合交叉策略的遗传算法(HLCPM)。通过引入可行种群和不可行种群并在后代保留临时可行解和不可行解,使其混合交叉,保证了种群多样性。选取新的交叉和变异算子,即拉普拉斯交叉(LC)算子和幂函数变异(PM)算子,重新产生子代个体,提高全局搜索能力。通过对带有边界约束的函数优化问题进行数值计算,实验结果表明,新算法是有效的,其搜索到高性能解的能力较经典遗传算法(SGA)有明显提高,且算法稳定性有所增强。针对联营体交易模式的电力市场,将新算法应用到ISO优化问题的求解过程中,通过对IEEE标准11节点系统进行实际计算,结果表明所提算法是可行和有效的。
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