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基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用 被引量:8
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作者 雷阳 李树荣 +1 位作者 张强 张晓东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第36期7-10,共4页
采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结... 采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结果表明该方法优于标准遗传算法。 展开更多
关键词 混合遗传算法 骨干粒子群 最优控制 聚合物驱
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混合遗传算法下电动汽车充电桩容量测试方法
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作者 万娜娜 李红英 詹慧贞 《计算机仿真》 2024年第3期88-92,共5页
由于接入电动汽车充电桩的负荷增多,导致充电线路过载,增加能量损耗,使得电网安全风险增高。为解决上述问题,提出基于混合遗传的电动汽车充电桩容量测试方法。分析车辆运行机制、电池特征、充电方式等因素对充电桩容量的影响,计算车辆... 由于接入电动汽车充电桩的负荷增多,导致充电线路过载,增加能量损耗,使得电网安全风险增高。为解决上述问题,提出基于混合遗传的电动汽车充电桩容量测试方法。分析车辆运行机制、电池特征、充电方式等因素对充电桩容量的影响,计算车辆充电定点需求与路径需求,设置合理的约束条件;将充电桩容量看作一个满足多个约束条件的可行空间,在满足发电容量、功率平衡、潮流平衡、电压稳定等约束条件下,构建容量测试模型;针对遗传算法收敛速度慢的缺陷,使用粒子群算法对其改进,通过个体寻优过程求解模型,获得测试值。实验结果表明,所提方法在峰荷、腰荷和基荷场景下的测量结果与真实值基本一致,且测量耗时低于6s,算法收敛速度快。 展开更多
关键词 混合遗传算法 电动汽车 充电桩 容量测试 粒子群算法
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基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法 被引量:5
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作者 涂圣文 苏州 《长安大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期39-45,共7页
为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案... 为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案决策提供依据;优化算法采用一种遗传-粒子群优化算法,该算法在基本粒子群算法中加入遗传算法的交叉、变异算子,综合了遗传算法和粒子群优化算法的优点。数字试验的结果表明:该算法能很快收敛到最优解,达到最优解迭代次数为35次左右;该方法具备较好的寻优性能,适用于公路智能选线的实践。 展开更多
关键词 道路工程 公路平面线形 智能选线方法 遗传-粒子群混合算法
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