【摘 要】
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针对标准遗传算法容易出现早熟收敛现象、全局收敛速度慢等问题,提出了一种改进的遗传算法。该算法使用一个助长算子来对种群中的个体进行一定概率下的助长,其遗传个体具有雄
【机 构】
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西安理工大学计算机科学与工程学院; 湖南理工学院计算机系;
【基金项目】
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国家自然基金委员会科学部主任基金(60743009);陕西省自然科学基金(2006F43)~~
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针对标准遗传算法容易出现早熟收敛现象、全局收敛速度慢等问题,提出了一种改进的遗传算法。该算法使用一个助长算子来对种群中的个体进行一定概率下的助长,其遗传个体具有雄性和雌性两种不同的性别,融合了个体间的亲缘关系,异性个体进行严格的远缘繁殖,从而避免了后代个体性能的消极退化,使得算法的全局寻优能力大大增强。将改进的遗传算法应用于配电网故障定位中,并引入分级处理思想,利用配电网呈辐射状的特点,首先把整个配电网划分为主干支路和若干独立区域,再利用该算法分别对各独立区域进行故障定位,然后进行全局寻优,这样能大大减少可行解的维数,提高定位速度。使用该定位方法对一具有20个节点的配电网系统进行故障定位的仿真实验,它使可行解个数由220个减少到144个。结果表明,该定位方法不仅定位准确,而且定位速度快,对复杂配电网的故障定位尤为有效。
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