遗传性粒子群算法研究及其在电网规划中的应用
粒子群算法(PSO)作为一种新型的智能优化算法在电网规划中得到应用。但是基本PSO算法存在收敛性能受初始粒子群分布的影响和缺乏变异机制的缺点，导致求解过程中经常出现搜索容易陷入局部最优。针对初始粒子群分布对收敛性能的影响，定义最小粒距，保持初始粒子群的多样性；针对基本粒子群算法缺乏变异机制的缺点，引入遗传算法中的选择、交叉和变异操作，并采用实数编码策略，构造出遗传性的粒子群算法(GPSO)。最后通过算例证明了这种方法应用于电网规划的正确性和有效性。并在具体验证算例的过程中，分别用GPSO与PSO验算，结果证明了GPSO的优越性。
电网规划 粒子群算法 遗传算法 收敛性能
徐自力 符杨 曹家麟
上海大学机电工程与自动化学院,上海,200072 上海大学机电工程与自动化学院,上海,200072;上海电力学院,上海,200090 上海电力学院,上海,200090
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2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）