为提高配网重构的计算速度及效率,将自适应免疫算法(adaptive immune algorithm,AIA)用于配网重构;在此基础上结合GENOCOPⅢ(genetic algorithm for numerical optimization of constrained problems)算法对AIA进行改进,提出了对不可行...为提高配网重构的计算速度及效率,将自适应免疫算法(adaptive immune algorithm,AIA)用于配网重构;在此基础上结合GENOCOPⅢ(genetic algorithm for numerical optimization of constrained problems)算法对AIA进行改进,提出了对不可行解进行修复的AINOCOP(adaptive immune algorithm for numerical optimization of constrained prob-lem)算法用于配网重构,该方法综合了AIA的双层优化特点以及GENOCOPⅢ的可行解搜索方法;在基因的编码技术上,基于启发式规则,采用方便的十进制编码策略.将多种方法用于69节点系统的配网重构计算,GA、IA、AIA和AINOCOP的平均迭代次数分别为300、30、25次和12次,连续运算50次,AIA和AINOCOP在50代内可得到最优解的次数分别为8次和15次.展开更多
文摘为提高配网重构的计算速度及效率,将自适应免疫算法(adaptive immune algorithm,AIA)用于配网重构;在此基础上结合GENOCOPⅢ(genetic algorithm for numerical optimization of constrained problems)算法对AIA进行改进,提出了对不可行解进行修复的AINOCOP(adaptive immune algorithm for numerical optimization of constrained prob-lem)算法用于配网重构,该方法综合了AIA的双层优化特点以及GENOCOPⅢ的可行解搜索方法;在基因的编码技术上,基于启发式规则,采用方便的十进制编码策略.将多种方法用于69节点系统的配网重构计算,GA、IA、AIA和AINOCOP的平均迭代次数分别为300、30、25次和12次,连续运算50次,AIA和AINOCOP在50代内可得到最优解的次数分别为8次和15次.
