【摘 要】
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针对具有大规模、多约束、非线性特点的变电站选址优化问题，提出了一种可以适应实际地理状态具有寻优机制且兼顾速度的算法。该算法结合遗传算法与粒子群算法（GA．PSO），采用实数编
【机 构】
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南昌大学前湖学院,国网淄博供电公司,南昌大学信息工程学院
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针对具有大规模、多约束、非线性特点的变电站选址优化问题，提出了一种可以适应实际地理状态具有寻优机制且兼顾速度的算法。该算法结合遗传算法与粒子群算法（GA．PSO），采用实数编码策略、精英保留策略，以变电站规划年最小费用为适应度，实现空间解在空间范围内的自适应搜索，有效避免局部最优解和早熟问题。其收敛速度比遗传算法（GA）快，求解精度比PSO和GA都要高。并利用基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的评价函数对结果进行评价和局部修正，使其结果更贴近实际情况。算例结果表
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