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基于诊断算法配网重构中不可行解问题的研究

电气开关 2010年第6期48卷 24-26页

作者：李彩艳刘建华孔祥斌长沙理工大学湖南长沙410000

针对一般遗传算法应用于配电网络重构中会产生大量不可行解的不足,提出了基于诊断策略的遗传算法。该算法通过运用新的编码方法,改进了遗传操作,诊断出病态基因(即不可行解),通过打开回路和连通孤岛,将不可行解修复为可行解。从而有效... 详细信息

针对一般遗传算法应用于配电网络重构中会产生大量不可行解的不足,提出了基于诊断策略的遗传算法。该算法通过运用新的编码方法,改进了遗传操作,诊断出病态基因(即不可行解),通过打开回路和连通孤岛,将不可行解修复为可行解。从而有效地解决了不可行解的问题,大大地提高了搜索效率。

关键词：遗传算法配电网络重构诊断策略不可行解病态基因

一种基于协同演化的自适应约束多目标进化算法

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计算机工程 2024年第6期50卷 124-137页

作者：韩美慧王鹏李瑞旭刘仲尧烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005 东方电子集团有限公司调配主站产品部山东烟台264000

约束多目标优化(CMOP)问题的求解旨在将有限的搜索资源合理地配置到约束条件的满足与目标函数的优化2个方面,但问题约束的日趋复杂给求解算法带来了巨大挑战。提出一种基于协同演化的自适应约束多目标进化算法,该算法同时进化2个功能互... 详细信息

约束多目标优化(CMOP)问题的求解旨在将有限的搜索资源合理地配置到约束条件的满足与目标函数的优化2个方面,但问题约束的日趋复杂给求解算法带来了巨大挑战。提出一种基于协同演化的自适应约束多目标进化算法,该算法同时进化2个功能互补的种群(主种群和存档种群),使算法在求解复杂约束问题时能够实现约束处理与目标优化之间的良好平衡。首先,主种群进行双重繁殖,首次繁殖过程通过动态适应度分配函数自适应地利用不可行解所携带的有价值信息,使种群在进化前期强调对目标函数的优化,后期强调可行性,二次繁殖则与存档种群进行合作,以提高种群收敛性并维护多样性。然后,提出一种基于角度的选择方案更新存档种群,在保证种群良好多样性的同时保持种群向Pareto前沿的搜索压力。最后,与5种先进的约束多目标进化算法在33个基准问题上进行对比实验,结果表明,所提出的算法在解决各类CMOP问题时与对比算法相比更具优势,其效率平均提高了约67%。

关键词：协同演化算法约束多目标优化双重繁殖动态适应度分配函数不可行解

质量交换网络传质负荷不可行处理及动态调控策邮

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计算物理 2024年第4期41卷 535-546页

作者：熊思恒段欢欢崔国民肖媛易智康上海理工大学能源与动力工程学院上海市动力工程多相流动与传热重点实验室上海200093 河南牧业经济学院能源与智能工程学院河南郑州450000

本文分析了惩罚函数法处理传质约束对质量交换网络优化带来的消极影响,提出一种传质负荷动态调控策略,采用不同的调控方式处理单元传质约束,即衰减违反传质约束单元的传质负荷或消除单元,以保证结构中的传质单元不违反约束。通过两个质... 详细信息

本文分析了惩罚函数法处理传质约束对质量交换网络优化带来的消极影响,提出一种传质负荷动态调控策略,采用不同的调控方式处理单元传质约束,即衰减违反传质约束单元的传质负荷或消除单元,以保证结构中的传质单元不违反约束。通过两个质量交换网络算例进行验证,所得结果相比文献最优结果分别下降2943$·a^(-1)和1697$·a^(-1),且结构中传质单元数量增加,证明了策略的有效性。

关键词：质量交换网络过程系统集成强制进化随机游走算法不可行解

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基于协同演化的约束多目标进化算法的研究

基于协同演化的约束多目标进化算法的研究

作者：韩美慧烟台大学

学位级别：硕士

约束多目标优化问题已成为人工智能、生产调度和自动控制等领域中最重要的问题形式之一。该类问题在有多个互相冲突的目标需要优化的同时还存在一系列约束条件需要满足。根据决策变量数量的多少来划分,约束多目标优化问题分为常规约束... 详细信息

约束多目标优化问题已成为人工智能、生产调度和自动控制等领域中最重要的问题形式之一。该类问题在有多个互相冲突的目标需要优化的同时还存在一系列约束条件需要满足。根据决策变量数量的多少来划分,约束多目标优化问题分为常规约束多目标优化问题和约束大规模多目标优化问题。进化算法因具有强鲁棒性、并行性和良好的全局搜索能力等特点,已经被广泛应用于求解约束多目标优化问题,并取得了显著的效果。然而,随着科学技术的进一步发展,实践中面临的约束多目标优化问题愈发繁杂,约束条件的日趋复杂和决策空间维度的增加,都给进化算法带来了新的挑战。具体来说:1.求解常规约束多目标优化问题时,大部分的求解算法在进化过程中更加偏向于对可行解的利用开发,忽视不可行解所携带的有效信息,从而导致求解效率的降低。因此,如何充分利用不可行解携带的信息是求解常规约束多目标优化问题的关键所在。2.求解约束大规模多目标优化问题时,在有限的搜索资源下,如何有效地平衡可行性、多样性、收敛性和高维度决策空间处理之间的关系给求解算法提出了一大挑战;在高维决策空间中,如何高效地收敛是求解算法所面临的另一挑战。针对上述挑战,结合目前国内外约束多目标进化算法的研究现状,本文提出了两种算法,具体如下:1.针对常规约束多目标优化问题,提出了一种基于协同演化的自适应约束多目标进化算法来利用有希望的不可行解。该算法同时进化两个功能互补的种群(主种群和存档种群)。首先,主种群进行双重繁殖,首次繁殖过程通过动态适应度分配函数自适应地利用不可行解所携带的有价值信息,使种群在进化前期强调对目标函数的优化,后期强调可行性,二次繁殖则与存档种群进行合作以提高种群收敛性并维护多样性。然后,提出一种基于角度的选择方案更新存档种群,在保证种群良好多样性的同时保持种群向Pareto前沿的搜索压力。最后,在33个测试问题上与5种先进的约束多目标进化算法进行了对比实验,实验结果表明提出的算法与5种对比算法相比更具优势。2.针对约束大规模多目标优化问题,提出了一种基于协同演化的约束大规模多目标进化算法。首先,提出的协同演化约束大规模多目标优化框架通过两个种群之间的合作,能够有效平衡种群的可行性、多样性、收敛性和高维决策空间处理之间的关系。其次,设计了一种竞争性繁殖策略,使得种群向有潜力的方向演化以实现种群的高效收敛。之后,基于可行性优先的环境选择根据主种群的进化状态自适应地确定精英选择操作,在确保主种群的可行性的前提下平衡收敛性和多样性。最后,在72个测试问题上与5种先进的约束多目标进化算法进行了对比实验,实验结果表明提出的算法与5种对比算法相比更具优势。

关键词：协同演化进化算法不可行解目标优化约束满足

同方学位论文库评论

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船舶操纵性优化的约束多目标进化算法

哈尔滨工程大学学报 2020年第9期41卷 1391-1397页

作者：刘冰洁毕晓君哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 中央民族大学信息工程学院北京100081

针对现有船舶操纵性优化算法收敛性不高的问题,将基于分解的多目标进化算法应用到船舶设计中,本文提出一种船舶操纵性设计的约束多目标进化算法。建立了以直线稳定性和相对回转直径为目标的优化模型,采用基于分解的多目标进化算法框架,... 详细信息

针对现有船舶操纵性优化算法收敛性不高的问题,将基于分解的多目标进化算法应用到船舶设计中,本文提出一种船舶操纵性设计的约束多目标进化算法。建立了以直线稳定性和相对回转直径为目标的优化模型,采用基于分解的多目标进化算法框架,结合优秀不可行解改进了差分算子;其次,充分利用优秀不可行解,设计了新的个体选择准则。将本文算法与另外3种船舶操纵性优化算法进行对比,该算法可以提供更多的设计方案,且设计方案收敛性更好。

关键词：船舶操纵性船型参数船舶主尺度约束多目标优化基于分解的多目标进化算法差分进化不可行解 ε约束

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求解背包问题的演化算法

软件学报 2017年第1期28卷 1-16页

作者：王熙照贺毅朝深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 河北地质大学信息工程学院河北石家庄050031

背包问题(knapsack problem,简称KP)是一类著名的组合优化问题,也是一类NP难问题,它包括0-1背包问题、有界背包问题、多维背包问题、多背包问题、多选择背包问题、二次背包问题、动态背包问题和折扣背包问题等多种形式,在众多领域有着... 详细信息

背包问题(knapsack problem,简称KP)是一类著名的组合优化问题,也是一类NP难问题,它包括0-1背包问题、有界背包问题、多维背包问题、多背包问题、多选择背包问题、二次背包问题、动态背包问题和折扣背包问题等多种形式,在众多领域有着广泛的应用.演化算法(EAs)是一类有效的快速近似求解KP的算法.对近10余年来利用EAs求解KP的研究情况进行了较为详细的总结,一方面讨论了利用EAs求解各种KP问题时个体的编码方法与处理不可行解的有效方法,另一方面,为今后进一步利用最新提出的EAs求解KP问题提供了一条可借鉴的思路.

关键词：背包问题数学模型演化算法个体编码不可行解

基于基本环矩阵与改进和声搜索算法的配电网重构

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电力系统自动化 2014年第6期38卷 55-60页

作者：陈春汪沨刘蓓曹一家黄纯董旭柱湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410082 南方电网电力科学研究院广东省广州市510000

配电网快速重构的关键之一是避免不可行解的产生。文中提出一种基本环矩阵自动生成算法与无不可行解的编码方法,并利用改进和声搜索算法对网络重构模型进行求解。为充分利用和声记忆库信息,该算法采纳模糊聚类的思想,对和声记忆库考虑... 详细信息

配电网快速重构的关键之一是避免不可行解的产生。文中提出一种基本环矩阵自动生成算法与无不可行解的编码方法,并利用改进和声搜索算法对网络重构模型进行求解。为充分利用和声记忆库信息,该算法采纳模糊聚类的思想,对和声记忆库考虑概率以及微调概率的确定方法进行了改进,使得二者能随着记忆库粒子信息的变化而自适应变化。对33节点与119节点系统的算例进行了仿真,结果表明改进和声搜索算法较其他算法具有更好的寻优快速性与收敛性,同时也验证了所提出重构模型的有效性。

关键词：配电网基本环矩阵和声搜索算法网络重构不可行解

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基于可行解搜索和自适应免疫算法的配网重构

天津大学学报 2008年第12期41卷 1505-1511页

作者：林济铿王旭东陈云山陈北洋天津大学电力系统仿真控制教育部重点实验室天津300072 天津军粮城发电有限公司天津300300

为提高配网重构的计算速度及效率,将自适应免疫算法(adaptive immune algorithm,AIA)用于配网重构;在此基础上结合GENOCOPⅢ(genetic algorithm for numerical optimization of constrained problems)算法对AIA进行改进,提出了对不可行解进行修复的AINOCOP(adaptive immune algorithm for numerical optimization of constrained prob-lem)算法用于配网重构,该方法综合了AIA的双层优化特点以及GENOCOPⅢ的可行解搜索方法;在基因的编码技术上,基于启发式规则,采用方便的十进制编码策略.将多种方法用于69节点系统的配网重构计算,GA、IA、AIA和AINOCOP的平均迭代次数分别为300、30、25次和12次,连续运算50次,AIA和AINOCOP在50代内可得到最优解的次数分别为8次和15次.

关键词：配电网重构自适应免疫算法 GENOCOPⅢ 不可行解修复

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基于人工培植杂交的配电网重构方法

电力自动化设备 2014年第9期34卷 106-111页

作者：胡卫黄纯孙彦广贾天云陈祝峰凌理远湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410012 冶金自动化研究设计院北京100071

基于生物学人工培植杂交思想,提出一种配电网经济性重构新算法。从配电网中找出一组基础环并对其分别编码形成一组染色体,使该组染色体先朝各自的优化方向进化,然后以一定概率杂交后,指导修正它们的进化方向,直至搜索到全局最优。该方... 详细信息

基于生物学人工培植杂交思想,提出一种配电网经济性重构新算法。从配电网中找出一组基础环并对其分别编码形成一组染色体,使该组染色体先朝各自的优化方向进化,然后以一定概率杂交后,指导修正它们的进化方向,直至搜索到全局最优。该方法通过采用缩短染色体长度和多条染色体并行进化等措施,能够快速搜索到全局最优,并且使得搜索不易陷入局部最优,有效平衡了局部收敛和全局寻优速率的关系。同时还提出了基于支路分类的对不可行解进行修复的方法。IEEE 33节点和IEEE 69节点系统仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：配电重构人工培植杂交遗传算法不可行解修复染色体优化