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遗传算法及其改进 被引量：175
1
作者 段玉倩 贺家李 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 1998年第1期39-52,共14页
本文首先对遗传算法的来源、基本原理、数学机理、特点及其应用进行了论述；为了提高遗传算法的收敛性能，同时考虑到交叉率和变异率的选取问题，本文简要介绍了一种基于个体适应度值的自适应调整交叉率和变异率的自适应遗传算法。分析... 本文首先对遗传算法的来源、基本原理、数学机理、特点及其应用进行了论述；为了提高遗传算法的收敛性能，同时考虑到交叉率和变异率的选取问题，本文简要介绍了一种基于个体适应度值的自适应调整交叉率和变异率的自适应遗传算法。分析其不足后，提出了本文的改进方法——改进的自适应遗传算法。在文章的最后，针对几种优化问题对本文所提出的方法和其它两种方法进行了性能比较，证明本文提出的改进方法达到最优解的收敛速度有了明显的提高。 展开更多
关键词 遗传算法 自适应遗传算法 原理 数学机理 GA
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智能电网建设中分布式电源的规划 被引量：99
2
作者 邱晓燕 夏莉丽 李兴源 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期7-10,共4页
研究了智能电网建设中分布式电源的规划问题,在分布式电源单个容量、个数和位置不确定的情况下,建立了多目标优化模型,并将多目标函数归一化,采用改进自适应遗传算法优化分布式电源的位置和容量,得到分布式电源接入后的最优规划方案。... 研究了智能电网建设中分布式电源的规划问题,在分布式电源单个容量、个数和位置不确定的情况下,建立了多目标优化模型,并将多目标函数归一化,采用改进自适应遗传算法优化分布式电源的位置和容量,得到分布式电源接入后的最优规划方案。通过算例分析,验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 智能电网 分布式发电 选址和定容 多目标优化 自适应遗传算法
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改进的自适应遗传算法在函数优化中的应用 被引量：99
3
作者 杨从锐 钱谦 +1 位作者 王锋 孙铭会 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1042-1045,共4页
针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、... 针对传统遗传算法在复杂函数优化的寻优搜索中容易陷入局部极值、搜索效率低、不稳定等缺点,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法的思想是根据进化中种群适应度的集中分散的程度非线性地自适应调节遗传进化的运算流程和交叉概率Pc、变异概率Pm的值,从而能更好地产生新的个体摆脱局部极值搜索到全局最优解,并采取最优保存策略来保证改进的自适应遗传算法的收敛性。仿真实验结果表明,与现存其他算法相比,改进的自适应遗传算法在全局寻优的收敛速度、最优解、求解精度和稳定性等方面都有了较大的改进和提高。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 函数优化 求解精度 种群适应度
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基于改进遗传模拟退火算法的无功优化 被引量：59
4
作者 刘科研 盛万兴 李运华 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期13-18,共6页
针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题,提出了一种将遗传算法与模拟退火算法及牛顿下山法相结合的混合求解算法。首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作并采用模拟退火进行个体更新,以便增加群的多样性,避免陷入局部最优;... 针对目前电力系统无功优化算法所存在的问题,提出了一种将遗传算法与模拟退火算法及牛顿下山法相结合的混合求解算法。首先根据个体适应度值进行自适应交叉和变异操作并采用模拟退火进行个体更新,以便增加群的多样性,避免陷入局部最优;然后采用牛顿下山法加快模拟退火部分的求解过程,并采用十进制整数编码和保存最优个体法来提高计算速度和精度。以IEEE30-bus系统和一某实际电力系统为例对所提出算法的性能和求解精度进行了测试,结果表明改进的混合遗传算法比传统的遗传算法在计算速度和全局收敛方面有了很大提高。 展开更多
关键词 无功优化 自适应遗传算法 遗传模拟退火算法 十进制整数编码 牛顿下山法
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基于灰色关联分析和改进神经网络的10 kV配电网线损预测 被引量：73
5
作者 张义涛 王泽忠 +4 位作者 刘丽平 邓春宇 孙云超 王新迎 韩笑 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1404-1410,共7页
为更全面、准确地评估10 kV配电网线损水平,提出了一种基于灰色关联分析和改进神经网络的10kV配电网线线损预测方法。通过灰色关联分析方法定量分析了15个电气指标与10 kV配电网线损的关联性,再经过实际10 kV配电网数据的预测校验,最终... 为更全面、准确地评估10 kV配电网线损水平,提出了一种基于灰色关联分析和改进神经网络的10kV配电网线线损预测方法。通过灰色关联分析方法定量分析了15个电气指标与10 kV配电网线损的关联性,再经过实际10 kV配电网数据的预测校验,最终确定了最佳的电气特征指标体系;其次使用十折交叉验证法结合试凑法计算分析不同神经网络结构下的模型预测性能,确定了最佳的网络结构,解决了BP神经网络(BPNN)隐含层节点数目多凭经验确定的缺点。考虑到传统的BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用自适应遗传算法改进BP神经网络(AGABPNN)的方法,进行学习和预测,并对比分析了该方法和径向基神经网络(RBFNN)、传统的BP神经网络的收敛性和预测准确性。通过某地区329条10kV线路实例计算,3种方法最小预测误差分别为6.71%、12.95%、17.05%,验证了AGA-BPNN具有更好的收敛性和泛化能力。 展开更多
关键词 10kV配电网线损 灰色关联分析 神经网络 自适应遗传算法
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用基于实数编码的自适应遗传算法进化神经网络 被引量：38
6
作者 郑志军 郑守淇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2000年第9期36-37,共2页
为了提高进化神经网络的速度，文章提出了一种基于实数编码方案的的遗传算法，该算法中采用了自适应变异算子。用于求解ＸＯＲ问题，结果表明该算法具有很好的收敛性能。
关键词 实数编码 自适应遗传算法 进化神经网络
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一种改进的自适应遗传算法 被引量：48
7
作者 王蕾 沈庭芝 招扬 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期75-78,共4页
提出的自适应遗传算法采用群体的最大适应度fitmax、最小适应度fitmin、适应度平均值fitave 这 3个变量来衡量群体适应度的集中程度 ,然后根据适应度集中程度 ,自适应地变化整个群体的交叉概率pc 和变异概率pm ,改进了M .Sriniras提出... 提出的自适应遗传算法采用群体的最大适应度fitmax、最小适应度fitmin、适应度平均值fitave 这 3个变量来衡量群体适应度的集中程度 ,然后根据适应度集中程度 ,自适应地变化整个群体的交叉概率pc 和变异概率pm ,改进了M .Sriniras提出的自适应遗传算法。采取最优保存策略来保证最优个体不被大的pc和pm 破坏掉。并用无放回余数随机选择算子 (RSSR选择算子 )对基本选择算子进行了改进 ,选择误差比较小。将自适应遗传算法用于图像分割的试验结果表明 ,与基本遗传算法相比 ,由于该算法综合考虑了“快速收敛”和“全局最优”这两个要求 ,因此它不仅能得到较好的分割质量 ,而且基本保持了遗传算法的运算速度 。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 交叉概率 变异概率 图像分割 启发式算法
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一种改进的实数自适应遗传算法 被引量：53
8
作者 潘伟 刁华宗 井元伟 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期792-795,800,共5页
研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题.针对实数编码在搜索后期存在搜索效率低、易早熟收敛等现象,讨论了遗传算法的参数调节问题.提出一种自适应交叉概率和变异概率,既考虑了进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度的作用... 研究了基于实数编码的遗传算法的改进问题.针对实数编码在搜索后期存在搜索效率低、易早熟收敛等现象,讨论了遗传算法的参数调节问题.提出一种自适应交叉概率和变异概率,既考虑了进化代数对算法的影响,又考虑到每代不同个体适应度的作用,给出一种改进的实数自适应遗传算法.最后利用3个测试函数对算法进行验证,在函数的最终值、平均运行代数、收敛概率几方面都取得了较好的结果. 展开更多
关键词 自适应遗传算法 实数编码 交叉概率 变异概率
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自适应遗传算法在水库优化调度中的应用 被引量：54
9
作者 王少波 解建仓 孔珂 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期480-485,共6页
本文提出了一种基于自适应遗传算法的水库优化调度问题的求解方法,并通过实例对自适应遗传算法和标准遗传算法的性能做了比较。结果表明,由于自适应遗传算法能够在进化过程中根据个体优劣和群体分散程度对遗传控制参数进行自动调整,可... 本文提出了一种基于自适应遗传算法的水库优化调度问题的求解方法,并通过实例对自适应遗传算法和标准遗传算法的性能做了比较。结果表明,由于自适应遗传算法能够在进化过程中根据个体优劣和群体分散程度对遗传控制参数进行自动调整,可以较好地解决标准遗传算法在应用中遇到的收敛性差和容易早熟等问题。在进化相同代数条件下,自适应遗传算法能够在保持群体多样性的同时,加快收敛速度,其稳定性也优于标准遗传算法。 展开更多
关键词 遗传算法 自适应遗传算法 水库 优化调度
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自适应GA-SVM参数选择算法研究 被引量：46
10
作者 刘胜 李妍妍 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期398-402,共5页
支持向量机是一种非常有前景的学习机器,它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题.但是,SVM参数的选择大多数是凭经验选取,这种方法依赖于使用者的水平,这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果,而且采用人工的方法选择SVM参数... 支持向量机是一种非常有前景的学习机器,它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题.但是,SVM参数的选择大多数是凭经验选取,这种方法依赖于使用者的水平,这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果,而且采用人工的方法选择SVM参数比较浪费时间,这在很大程度上限制了它的应用.为了能够自动地获得最佳的SVM参数,提出了基于自适应遗传算法的SVM参数选取方法.该方法根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率,减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度,从而确保了SVM参数选择的准确性.将该方法应用于船用锅炉汽包水位系统建模,仿真结果表明由该方法所得的SVM具有较简单的结构和较好的泛化能力,仿真精度高,具有一定的理论推广意义. 展开更多
关键词 机器学习 支持向量机 支持向量机回归 自适应遗传算法 非线性系统辨识
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基于自适应遗传算法的无源电力滤波器综合优化方法 被引量：42
11
作者 赵曙光 王宇平 +1 位作者 焦李成 赵录怀 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期173-176,共4页
无源电力滤波器经济而高效,是电网谐波治理的重要设备。现有设计方法普遍针对部分经济技术指标,依据工程经验或简化模型近似求解,故优化程度较低。该文综合考虑谐波抑制、无功补偿和初期投资等设计目标,提出一种基于改进遗传算法和PSpic... 无源电力滤波器经济而高效,是电网谐波治理的重要设备。现有设计方法普遍针对部分经济技术指标,依据工程经验或简化模型近似求解,故优化程度较低。该文综合考虑谐波抑制、无功补偿和初期投资等设计目标,提出一种基于改进遗传算法和PSpice仿真的优化设计新方法。实验结果表明,凭借高效实用的元件标称值编解码方案,权值动态调整多目标评估方法,以及兼顾种群多样性和遗传进程的遗传参数调整策略,该方法可获得综合优化的实用性设计结果。 展开更多
关键词 无源电力滤波器 综合优化方法 自适应遗传算法 电网 电力系统 无功功率补偿
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基于自适应遗传算法的图像匹配 被引量：43
12
作者 郑军 诸静 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期689-692,共4页
为了解决图像匹配中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷,提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的匹配方法,该算法与传统遗传算法的不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化,避免了后者易陷入局部极值的缺陷,从而增强了算法的快... 为了解决图像匹配中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷,提出了一种基于自适应遗传算法(AGA)的匹配方法,该算法与传统遗传算法的不同在于其交叉概率和变异概率随个体的适应度值而变化,避免了后者易陷入局部极值的缺陷,从而增强了算法的快速性和全局收敛性能.图像与模板的相关值是一多峰值函数,模板匹配实质上是多峰值寻优过程.将AGA应用到图像匹配,是以相关值为适应度函数,通过选择、交叉、变异等遗传操作,对遗传个体进行迭代寻优,找出图像中的最佳匹配点.实验结果表明,基于该算法的图像匹配具有运算量小、匹配精确等优点,且算法稳定. 展开更多
关键词 自适应遗传算法 图像匹配 多峰值函数 全局收敛 最佳匹配点 图像处理
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改进的自适应遗传算法 被引量：56
13
作者 张京钊 江涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期53-55,共3页
Srinvivas等提出一种自适应遗传算法,交叉概率与变异概率能够随着适应度大小而改变。但在这种算法中,群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为零,这使得进化走向局部最优解的可能性增加。提出了一种改进的自适应遗传算法,使群体中... Srinvivas等提出一种自适应遗传算法,交叉概率与变异概率能够随着适应度大小而改变。但在这种算法中,群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为零,这使得进化走向局部最优解的可能性增加。提出了一种改进的自适应遗传算法,使群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率不为零。实验结果表明该算法在抑制"早熟"现象,防止陷入局部最优,提高种群收敛速度方面都有明显的效果。 展开更多
关键词 遗传算法 自适应遗传算法 早熟 最优值
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基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法 被引量：27
14
作者 石中盘 韩卫 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期141-143,共3页
给出了一种基于概率论和自适应遗传算法的智能抽题算法的数学模型。该算法首先以概率论为基础优化初始参数,然后用自适应遗传算法对抽题进行操作,优化搜索过程,有效地解决了试题库中的智能组卷问题,具有较好的性能和实用性。
关键词 自适应遗传算法 试题库 优化搜索 智能抽题算法 概率论 计算机辅助教学
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基于BP神经网络的交流接触器剩余电寿命预测 被引量：53
15
作者 李奎 李晓倍 +2 位作者 郑淑梅 贺建超 武一 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第15期120-127,共8页
交流接触器广泛应用于各种用电控制系统,对其剩余电寿命进行准确预测可以提高用电控制系统运行的可靠性。建立了交流接触器剩余电寿命预测的神经网络模型,并提出网络模型结构参数的确定方法。采用平均影响值(MIV)筛选方法对预测模型输... 交流接触器广泛应用于各种用电控制系统,对其剩余电寿命进行准确预测可以提高用电控制系统运行的可靠性。建立了交流接触器剩余电寿命预测的神经网络模型,并提出网络模型结构参数的确定方法。采用平均影响值(MIV)筛选方法对预测模型输入参量进行筛选,确定了累积燃弧能量和吸合时间为预测模型的主要输入参量,能够反映影响交流接触器电寿命的关键因素。分析了不同神经网络模型下交流接触器电寿命的预测误差,其中自适应遗传算法优化BP神经网络(AGA-BP)模型的预测精度最高。分析了输入参量对神经网络预测结果的影响,对比了输入参量无筛选、因子分析法、MIV筛选下预测的误差,结果表明采用MIV方法筛选出累积燃弧能量和吸合时间进行交流接触器电寿命预测的效果最好。将不同试品的试验数据分别作为训练样本和验证样本进行预测,其最大预测误差在11%以下,因此预测模型满足工程需要。 展开更多
关键词 交流接触器 神经网络 自适应遗传算法 寿命预测
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改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用研究 被引量：49
16
作者 王雷 李明 +1 位作者 蔡劲草 刘志虎 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2017年第5期711-716,共6页
针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划问题存在收敛速度慢等不足,对遗传算法进行了改进,提出了一种改进自适应遗传算法。根据进化过程中个体适应度值的大小自动调节交叉概率和变异概率,从而使算法能够跳出局部最优解,克服早熟的缺点... 针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划问题存在收敛速度慢等不足,对遗传算法进行了改进,提出了一种改进自适应遗传算法。根据进化过程中个体适应度值的大小自动调节交叉概率和变异概率,从而使算法能够跳出局部最优解,克服早熟的缺点。同时采用栅格法对机器人工作空间进行建模。对移动机器人路径规划进行仿真实验,对比结果表明:该改进的遗传算法是有效可行的,能够有效的提高机器人路径规划的质量。 展开更多
关键词 路径规划 移动机器人 自适应遗传算法 栅格法
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改进自适应遗传算法在移动机器人路径规划中的应用 被引量：45
17
作者 王雷 李明 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期627-633,共7页
为了克服基本遗传算法在求解移动机器人路径规划问题中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,该文提出了一种改进的自适应遗传算法。采用人工势场法对种群进行初始化,设计了自适应交叉和变异概率。同时,采用混合选择方式改善了基本... 为了克服基本遗传算法在求解移动机器人路径规划问题中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,该文提出了一种改进的自适应遗传算法。采用人工势场法对种群进行初始化,设计了自适应交叉和变异概率。同时,采用混合选择方式改善了基本遗传算法收敛速度慢和早熟的现象,提高了算法的进化效率。栅格环境下的仿真实验证明了该文算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 路彳圣规划 移动机器人 人工势场
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基于自适应遗传算法的复合材料层合板铺层顺序优化设计 被引量：33
18
作者 晏飞 李为吉 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期156-159,共4页
分析了杂交概率和突变概率对遗传算法收敛性的影响 ,提出了一种自适应遗传算法 ,并利用该方法研究了复合材料层合板的铺层顺序优化设计问题。算例结果表明 ,提出的复合材料层合板铺层顺序优化设计方法能够明显地提高计算效率。
关键词 自适应遗传算法 复合材料 层合板 铺层顺序 几何因子 优化设计
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基于优势遗传的自适应遗传算法 被引量：31
19
作者 陈世哲 刘国栋 +3 位作者 浦欣 浦昭邦 胡涛 刘宛予 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1021-1024,共4页
针对遗传算法的早熟问题,对自适应遗传算法进行了研究,提出优势遗传的新观点:在交叉算子设计时使适应度高的个体以较高概率进行交叉,并且在变异算子设计时使适应度低的个体以较高概率进行变异,能更有效地产生出优势个体,跳出局部最优.... 针对遗传算法的早熟问题,对自适应遗传算法进行了研究,提出优势遗传的新观点:在交叉算子设计时使适应度高的个体以较高概率进行交叉,并且在变异算子设计时使适应度低的个体以较高概率进行变异,能更有效地产生出优势个体,跳出局部最优.认为算法设计时使平均适应度过快逼近最大适应度是不合适的.由此,提出一种新算法,以优势遗传的原则随个体适应度的变化而自适应地改变交叉和变异概率,在一定程度上有效解决算法的早熟问题.实验表明,该算法能有效提高全局寻优的性能,鲁棒性好. 展开更多
关键词 自适应遗传算法 优势遗传 早熟
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云自适应遗传算法 被引量：37
20
作者 戴朝华 朱云芳 陈维荣 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期646-650,共5页
传统自适应遗传算法(AGA)虽能有效提高收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性.以当代种群平均适应度为期望Ex,根据云模型"3En"规则确定熵En,由X条件云发生器自适应调整交叉变异概率,提出云自适应遗传算法(CAGA).由于云模型云滴具... 传统自适应遗传算法(AGA)虽能有效提高收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性.以当代种群平均适应度为期望Ex,根据云模型"3En"规则确定熵En,由X条件云发生器自适应调整交叉变异概率,提出云自适应遗传算法(CAGA).由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向性特点,使交叉变异概率值既具有传统AGA的趋势性,满足快速寻优能力;又具有随机性,且当种群适应度最大时并非绝对的零概率值,有利于提高种群多样性,从而大大改善避免陷入局部最优的能力.典型函数优化实验表明,与标准遗传算法(SGA)和AGA相比,CAGA具有更好的收敛速度和鲁棒性. 展开更多
关键词 自适应遗传算法 云理论 云自适应遗传算法
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