| 引用本文: | 蔺红,晁勤,吐尔逊,等.基于相似性自适应学习的遗传算法在无功优化中的应用[J].电力系统保护与控制,2007,35(16):46-49,54. |
| ,et al.[J].Power System Protection and Control,2007,35(16):46-49,54 |
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| 针对常规遗传算法(GA)的不足，提出了一种改进的遗传算法—基于相似性自适应学习的遗传算法，为提高遗传算法的计算速度、收敛性和全局最优搜索能力，采取了以下改进措施：①针对遗传算法产生新解无序，提出邻域搜索策略；②为提高算法的搜索效率和效果，按适应值相似性对个体分级、加速； ③为提高收敛速度，提出了邻域收缩策略。将改进遗传算法应用于电力系统进行无功优化，在收敛速度和全局收敛性与常规遗传算法进行了比较，结果表明改进遗传算法的有效性。 |
| 关键词: 无功优化 相似性 邻域搜索 遗传算法 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2007.16.011 |
| 分类号: |
| 基金项目:新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(200421127) |
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,et al
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