基于模拟植物生长算法的配电网重构

配电网重构是降低电力系统中网络损耗的主要途径。本文将模拟植物生长应用于配电网重构中,通过模拟植物的向光性原理来形成网络的拓扑结构,从而达到该配电网网损最小的目的。通过对不同的智能优化算法对IEEE33节点系统进行仿真测试的比对,来进一步表明模拟植物生长算法的优越性。     

自学习多智能体的配电网重构方法研究

本文分析了配电网重构的研究现状,提出了自学习多智能体协同进化的算法,用以求解配电网重构优化的数学模型,给出了自学习多智能体进化的算法设计,使约束条件得以满足,该方法具有一定的先进性,提高了电网的安全性。     

基于自适应多种群遗传算法的分布式发电多目标故障恢复

包含分布式电源的配电系统,在发生大面积断电时,其供电恢复是一个多目标、多约束的复杂优化问题。本文考虑用户优先等级,基于负荷恢复量,手动开关和遥控开关的动作次数以及恢复供电后的网损,本文建立了包含DG的配电系统的多目标供电恢复模型,并提出一种改进的遗传算法来处理配电网故障恢复问题,借助多种群进化和种群间个体移植的概念,通过自适应控制参数的调整,有效地避免了早熟,提高了算法的搜索范围和效率,较好地解决了配电网故障恢复问题。理论分析和算例表明,该算法具有高收敛性,快实时性和     

改进变异操作的多种群遗传算法

本文针对标准遗传算法易于早熟收敛的缺点,结合多种群协同进化思想,提出了一种变异率自适应变化和变异步长动态调整的策略,使个体的变异受进化代数和适应度的约束,使得群体在进化初期可以搜索到更大的解空间,在进化后期减少较优模式被破坏的机率。还提出了改进变异操作的地域迁移和种群巨变方案,加强了种群间个体的交流过程,该方法在保证各子种群相对独立的基础上,提高了优势基因的利用率,增强了种群的全局搜索能力。最后,通过三个典型函数优化验证了算法的有效性。     

基于改进遗传算法的XML信息检索研究

传统的关键词检索技术在文本检索和HTML文档检索上得到了广泛的应用,但它运用于检索XML文档时却不尽如意.为此,本文引入一种改进的遗传算法,对XML文档上的关键词检索进行了研究,提出了XML文档标记的自适应遗传训练算法与XML文档上关键词语义检索及结果排序算法.     

基于改进遗传算法的最优阈值图像分割算法

利用遗传算法具有全局优化的性能,将其引入到图像分割中。并针对传统遗传算法存在的不足,在前人研究工作的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,优化了遗传算法的求解最优阈值的过程,并给出了算法的具体实现步骤。     

遗传算法在组卷系统中的应用

组卷是各类考试的核心工作,本文依托某高校的考试系统,在组卷过程中采用遗传算法,阁来代替人工组卷。这种方法能快捷、科学、合理的完成组卷工作。从而最大程度的反应学生的学习水平,以便老师改进教学方法提供重要依据。     

基于遗传算法的多水源环状管网优化设计

遗传算法应用于管网优化时会表现出收敛速度慢、结果不理想等缺陷。针对环状管网优化设计的管径离散、约束条件多等特殊性,充分利用管网水力特性,通过模糊判断、扰动等手段干预遗传算法进化方向和进度,使得遗传算法在一定程度上改变了应用于管网优化时表现出的缺陷。算例表明,改进后的遗传算法值得在管网优化设计中推广。     

基于混合交叉的微遗传算法改进研究及应用

本文给出一种基于混合交叉的改进微遗传算法（简称μGA-BLX）,用于常规遗传算法存在的计算量大、收敛速度慢等缺点。本文μGA-BLX算法在交叉操作上采用了BLX-α算子,增强了算法的搜索能力;在变异操作上引入了Cauchy变异算子,增强了种群多样性和算法探索能力。此外,本文μGA-BLX还在算法重新初始化阶段引入了算法个体池,减少了重新生成个体的盲目性。通过行星齿轮传动机构参数优化计算结果表明了算法的有效性。     

基于城市配电网故障定位系统的探讨

对故障的及时有效排除是实现电网线路安全稳定运作的一项重要保障,而对故障类型和地点的及时准确定位又是做好故障排除工作的前提和基础,为了促进对电网线路故障定位工作的更好开展,本文介绍研究了电网故障定位系统,旨在能为相关实践工作的开展提供一些借鉴和参考。     

基于遗传算法的高等院校排课系统研究

随着高等院校的扩招,学生人数剧增与学校教学资源紧缺之间的矛盾己经日趋严重,在教务管理系统中使用的排课模型也变得越来越复杂。本文在综合考虑排课因素的基础上,建立了排课问题的数学模型,提出了基于遗传算法的解决方案,有效地解决了传统排课模型的不足,且不必依赖特殊的实现模式。     

基于遗传算法的微分方程求解问题

微分方程在很多领域都有其重要性,为了求得微分方程的近似解,论文介绍了遗传算法思想及操作步骤,并给出了遗传算法求解常微分方程的过程,通过举例说明具体实现遗传算法解微分方程的步骤.     

基于遗传算法的群体推荐系统研究

由于一对一定制化沟通的实现,能最好满足消费者需求的"推荐信息"日趋重要.传统网络推荐技术在支持个人决策行为的过程中非常有效,但却很难运用于群体决策过程之中.在本项研究中,我们提出了一种全新的方法来为群体成员进行商品推荐.这种方法考虑到群体决策过程中会受到群体成员间交互作用的影响,不同意见在群体中的重要性存在的差异.基于商品的协同过滤算法,通过使用GA方法用来学习群体偏好解决子群体的未知评分问题.实验的结果显示,我们提出的方法能够提供高质量的群体推荐意见,并可以广泛运用于群体推荐过程中.     

遗传算法在数值优化问题的分析及改进

本文首先对遗传算法进行简单的描述,系统地介绍了标准遗传算法理论方法, 提出了一种基于共轭梯度法的混合遗传算法。     

基于遗传算法和k-medoids算法的聚类新算法*

提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类算法。指出该算法除能提高聚类的精度和识别孤立点外，还能加速遗传算法的收敛速度，节约时间成本。     

基于知识服务的图书馆文化重构

阐述了知识服务背景下图书馆文化建设的重构,图书馆的精神取向.为实现知识服务目标,图书馆在文化建设上应加强机制创新,实现文化的重构.     

浅析我国的智能化配电网

智能电网代表着未来电网研究和发展的方向,智能配电网是智能电网的重要组成部分,也是电网智能化的重要突破口。本文由建设智能电网的重要意义从而引出了智能配电网的概念、特性,介绍了支撑智能配电网的先进电力新技术,详细分析了我国配电网的现状。论述了我国智能配电网建设的规划目标和发展路线,指出了建设智能配电网的重要性和必要性。     

基于FPGA的动态可重构系统实现研究

现在数字逻辑系统功能越来越强大,这就促使了单片系统的芯片朝着超大规模、高密度的方向发展。随着数字逻辑系统功能规模的强大,在外部条件相同的情况下,其功能模块的平均使用率下降。因此,就必须考虑该如何增加使用效率,把现有的资源运用到更大规模的系统中的方向发展。     

框架结构基于遗传算法的参数型模型修正

采用Ansys的solid45单元实体模型模拟实际的框架结构,MATLAB7.1编程模拟损伤识别所需的有限元理论模型,用实体模型分析模态数据来修正理论模型。运用遗传算法,以框架梁、柱计算长度修正对象,对理论模型进行修正。对遗传算法目标函数进行改进,将多目标函数转化为单目标函数。使用频率相对误差和模态置信度MAC对修正前后的动力特性进行比较,结果表明改进后的方法在前几阶模态上修正效果良好。     

基于遗传算法的建筑结构优化设计应用研究

文章对桁架结构实际工程进行优化设计,引入分部优化法和遗传算法相结合的结构设计优化思路,建立杆件的优化数学模型,以Matlab遗传算法工具箱为平台,引入惩罚函数对实际工程的离散设计变量进行处理,对优化前后的结果进行对比分析。