【摘 要】
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本文应用改进遗传粒子群算法结合了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)两者的优点,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。在寻优过程中,部分个体以PSO 方法迭代,其它个体进行GA中的交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化,使得混合算法的寻优效率进一步提高。通过对IEEE33节点配电网络算例的仿真分析,进一步表明该算法具有较高的计算效率。
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院 吉林 吉林 132012
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会
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本文应用改进遗传粒子群算法结合了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)两者的优点,体现出较GA和PSO更好的寻优性能。在寻优过程中,部分个体以PSO 方法迭代,其它个体进行GA中的交叉和变异操作,整个群体信息共享,同时采用自适应参数机制和优胜劣汰的思想进化,使得混合算法的寻优效率进一步提高。通过对IEEE33节点配电网络算例的仿真分析,进一步表明该算法具有较高的计算效率。
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