【摘 要】
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对遗传算法进行浮点数编码并设计相应的遗传操作，得到浮点数编码的遗传算法ＦＧＡ（Ｆｌｏａｔ－ｃｏｄｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）．仿真实例表明：与ＡＧＡ相比，ＦＧＡ不易陷入局部极值，收敛速度快，且能得到较高的优化精度．ＦＧＡ应用到电站机组组合优化问题
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制工程系,哈尔滨侨航通信设备有限公司
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对遗传算法进行浮点数编码并设计相应的遗传操作，得到浮点数编码的遗传算法ＦＧＡ（Ｆｌｏａｔ－ｃｏｄｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）．仿真实例表明：与ＡＧＡ相比，ＦＧＡ不易陷入局部极值，收敛速度快，且能得到较高的优化精度．ＦＧＡ应用到电站机组组合优化问题中，得到良好的结果．ＦＧＡ具有通用性，能用于其它系统的优化问题．进一步深入研究ＦＧＡ并将其应用到电力系统中有潜在应用价值．
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