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基于链式遗传-模拟退火混合算法的电网扩展规划
  • ISSN号:1006-0456
  • 期刊名称:《南昌大学学报:工科版》
  • 时间:0
  • 分类:TM714[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]南昌大学信息工程学院,江西南昌330031
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50747025); 江西省教育厅科学技术研究基金资助项目(200635); 江西省自然科学基金资助项目(2009GZS0016)
中文摘要:

将模拟退火机制引入到食物链生态进化算法,提出了链式遗传-模拟退火混合算法(CAGSAH),对种群执行并行退火操作,弥补食物链生态进化算法爬山能力不足,提高算法全局寻优能力。给出了链式遗传-模拟退火混合算法的详细计算流程,并将其应用到求解电网扩展规划问题,实际计算结果显示链式遗传-模拟退火混合算法在搜索效率及收敛性能上明显优于食物链生态进化算法。

英文摘要:

A simulated annealing(SA) is introduced to ecology evolutionary algorithm of food chain,and the chain algorithm of genetic-simulated annealing hybrid(CAGSAH) is proposed.Populations on the food chain were performed with parallel simulated annealing to strengthen the climbing ability and global search ability of EEAFC.The flow chart based on the chain algorithm of genetic-simulated annealing hybrid is showed,and the applications of the chain algorithm of genetic-simulated annealing hybrid in transmission network expansion planning(TNEP) indicate that the proposed method is of better convergence and higher retrieval efficiency than the ecology evolutionary algorithm of food chain.

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期刊信息
  • 《南昌大学学报:工科版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:南昌大学
  • 主办单位:南昌大学
  • 主编:谢明勇
  • 地址:南昌市南京东路235号南昌大学期刊社
  • 邮编:330047
  • 邮箱:NCDG@chinajournal.net.cn
  • 电话:0791-88305803
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-0456
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1194/T
  • 邮发代号:44-38
  • 获奖情况:
  • 曾获首届江西省优秀期刊质量奖,第二届江西省优秀科技期刊评比先进科技期刊奖,第三届江西省优秀期刊版式设计奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:4072