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混沌蜜蜂双种群进化遗传算法
被引量：
2
1
作者
卢雪燕
钟建敏
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第11期263-265,271,共4页
利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出混沌蜜蜂双种群进化遗传算法。该算法在基于蜜蜂双种群进化遗传算法的基础上,利用混沌优化进行改善初始种群质量和利用混沌退化变异算子代替常规算法中的变异算子,避免搜索过程陷入局...
利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出混沌蜜蜂双种群进化遗传算法。该算法在基于蜜蜂双种群进化遗传算法的基础上,利用混沌优化进行改善初始种群质量和利用混沌退化变异算子代替常规算法中的变异算子,避免搜索过程陷入局部极值。实验结果表明,该算法计算速度快、收敛性好,提高了常规遗传算法的收敛速度和优化效果。
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关键词
混沌
蜜蜂种群
遗传算法
收敛性
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职称材料
基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法
被引量：
3
2
作者
卢雪燕
周永权
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第12期3068-3071,共4页
为了提高传统自适应遗传算法的鲁棒性,受蜜蜂双种群进化的机制启发,把雄蜂通过竞争参与交叉及雄蜂与决定双蜂群优秀遗传基因的蜂后交叉的机制引入算法中,再利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了基于蜜蜂双种群进化机制的...
为了提高传统自适应遗传算法的鲁棒性,受蜜蜂双种群进化的机制启发,把雄蜂通过竞争参与交叉及雄蜂与决定双蜂群优秀遗传基因的蜂后交叉的机制引入算法中,再利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法。算法由正态云模型的Y条件云发生器及蜂后参与的方式实现交叉操作,基本云发生器实现变异操作。函数优化实验和暴雨强度公式参数优化的仿真结果表明了算法的有效性和可行性。
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关键词
云
蜜蜂
双
种群
自适应
遗传算法
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职称材料
基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法的电力系统多目标无功优化
被引量：
4
3
作者
周海忠
周步祥
+3 位作者
何春渝
周岐杰
彭章刚
王精卫
《电测与仪表》
北大核心
2016年第5期103-108,共6页
针对遗传算法在求解多目标无功优化方面存在的缺陷,文章提出了基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法(double bee population evolutionary cloud adaptive genetic algorithm,BEPE-CAGA)。该算法根据蜜蜂双种群进化思想,引入了雄峰通...
针对遗传算法在求解多目标无功优化方面存在的缺陷,文章提出了基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法(double bee population evolutionary cloud adaptive genetic algorithm,BEPE-CAGA)。该算法根据蜜蜂双种群进化思想,引入了雄峰通过竞争参与交叉及雄峰与决定双峰群优秀遗传基因的蜂后交叉的策略,并结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点对其进行改进,改善了算法陷入早熟的问题,提高了算法的收敛速度。建立了以有功网损最小、电压偏差最小及电压稳定裕度最大为目标的无功优化数学模型,并以BEPE-CAGA算法求解该模型。最后通过对IEEE14和IEEE30节点系统进行算例仿真,仿真结果验证了文章所提算法的有效性,同时也证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比基本GA算法和CAGA算法更佳的性能。
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关键词
蜜蜂
双
种群
云自适应
多目标
无功优化
遗传算法
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职称材料
题名
混沌蜜蜂双种群进化遗传算法
被引量：
2
1
作者
卢雪燕
钟建敏
机构
广西民族大学数学与计算机科学学院
梧州学院计算机与电子信息工程系
广西航运学校信息技术与工程科
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第11期263-265,271,共4页
基金
广西区研究生教育创新计划项目(2008106080701M368)
梧州学院教育科学基金项目(wygj2009B005)
文摘
利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出混沌蜜蜂双种群进化遗传算法。该算法在基于蜜蜂双种群进化遗传算法的基础上,利用混沌优化进行改善初始种群质量和利用混沌退化变异算子代替常规算法中的变异算子,避免搜索过程陷入局部极值。实验结果表明,该算法计算速度快、收敛性好,提高了常规遗传算法的收敛速度和优化效果。
关键词
混沌
蜜蜂种群
遗传算法
收敛性
Keywords
Chaos Bee population Genetic algorithm Convergence
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
O415.5 [理学—理论物理]
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职称材料
题名
基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法
被引量：
3
2
作者
卢雪燕
周永权
机构
广西民族大学数学与计算机科学学院
梧州学院计算机与电子信息工程系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第12期3068-3071,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60461001)
国家民委科研项目(08GX01)
+2 种基金
广西自然科学基金资助项目(0832082)
广西研究生教育创新计划资助项目(2008106080701M368)
梧州学院青年基金项目(2008D003)
文摘
为了提高传统自适应遗传算法的鲁棒性,受蜜蜂双种群进化的机制启发,把雄蜂通过竞争参与交叉及雄蜂与决定双蜂群优秀遗传基因的蜂后交叉的机制引入算法中,再利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出了基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法。算法由正态云模型的Y条件云发生器及蜂后参与的方式实现交叉操作,基本云发生器实现变异操作。函数优化实验和暴雨强度公式参数优化的仿真结果表明了算法的有效性和可行性。
关键词
云
蜜蜂
双
种群
自适应
遗传算法
Keywords
cloud
double bee population
adaptive
genetic algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法的电力系统多目标无功优化
被引量：
4
3
作者
周海忠
周步祥
何春渝
周岐杰
彭章刚
王精卫
机构
四川大学电气信息学院
国网四川达州供电公司
出处
《电测与仪表》
北大核心
2016年第5期103-108,共6页
文摘
针对遗传算法在求解多目标无功优化方面存在的缺陷,文章提出了基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法(double bee population evolutionary cloud adaptive genetic algorithm,BEPE-CAGA)。该算法根据蜜蜂双种群进化思想,引入了雄峰通过竞争参与交叉及雄峰与决定双峰群优秀遗传基因的蜂后交叉的策略,并结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点对其进行改进,改善了算法陷入早熟的问题,提高了算法的收敛速度。建立了以有功网损最小、电压偏差最小及电压稳定裕度最大为目标的无功优化数学模型,并以BEPE-CAGA算法求解该模型。最后通过对IEEE14和IEEE30节点系统进行算例仿真,仿真结果验证了文章所提算法的有效性,同时也证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比基本GA算法和CAGA算法更佳的性能。
关键词
蜜蜂
双
种群
云自适应
多目标
无功优化
遗传算法
Keywords
double bee population evolutionary
cloud adaptive
multi-objective
reactive power optimization
genetic algorithm
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混沌蜜蜂双种群进化遗传算法
卢雪燕
钟建敏
《计算机应用与软件》
CSCD
2009
2
在线阅读
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职称材料
2
基于蜜蜂双种群进化机制的云自适应遗传算法
卢雪燕
周永权
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于蜜蜂双种群进化型云自适应遗传算法的电力系统多目标无功优化
周海忠
周步祥
何春渝
周岐杰
彭章刚
王精卫
《电测与仪表》
北大核心
2016
4
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职称材料
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