【摘 要】
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遗传算法在解决多峰值最优化问题方面有其独特的优越性 ,但由于遗传算法仅依靠适应度函数值来评价和引导搜索 ,在优化过程中往往因为走了随机性的弯路而存在搜索速度较慢的缺
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遗传算法在解决多峰值最优化问题方面有其独特的优越性 ,但由于遗传算法仅依靠适应度函数值来评价和引导搜索 ,在优化过程中往往因为走了随机性的弯路而存在搜索速度较慢的缺陷。该文在标准遗传算法的基础上 ,引入边界搜索思想以改善算法的搜索路径 ,加速算法的搜索进程 ,并将其应用于电网扩展规划。计算结果表明了该方法的有效性
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