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遺傳算法求解電力設(shè)施選址問題

發(fā)布時間:2017-10-23 21:09

  本文關(guān)鍵詞:遺傳算法求解電力設(shè)施選址問題


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【摘要】:電力系統(tǒng)設(shè)施選址優(yōu)化問題是電力系統(tǒng)規(guī)劃和設(shè)計中的一個基礎(chǔ)性問題,可以抽象成約束型的p-中位(p-median)問題,這是一個經(jīng)典的NP-hard問題。該問題可以描述為從一個點的集合中選擇p個有容量限制的中位點,讓它們?nèi)シ⻊?wù)一些有需求的點(客戶),要求每一個中位點都不超出容量,并且總花費最小。文中針對這一優(yōu)化問題,在經(jīng)典遺傳算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進的遺傳算法,并混合使用局部搜索算法,進行問題的求解。該算法能夠利用遺傳算法的全局收斂性,并且有效克服遺傳算法的局部收斂和早熟問題,從而得到更準確的近似解。最后,使用網(wǎng)上的公開測試數(shù)據(jù)集以及經(jīng)地理信息平臺(GIS)收集的某供電局的坐標信息進行實驗驗證。結(jié)果表明,提出的算法能夠有效解決設(shè)施選址問題,并且為企業(yè)提供切實可行的方案。
【作者單位】: 東莞供電局;中山大學(xué)移動信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】設(shè)施選址 遺傳算法 約束型p-中位問題 GIS平臺
【基金】:中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(15lgpy37)
【分類號】:TP18
【正文快照】: 1概述在電力系統(tǒng)的規(guī)劃和設(shè)計中,確定服務(wù)設(shè)施點比如變電站的位置是非;A(chǔ)性的工作,這對于后期設(shè)備的維護、工作人員的調(diào)度都有很大影響。在實際的情形中,由于服務(wù)點數(shù)量龐大,地理位置信息相對復(fù)雜,以及人員容量等限制條件較多等原因?qū)е略搯栴}求解困難。設(shè)施選址問題[1-2]

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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3 崔麗婷;雷斌;;改進的遺傳算法及其在測試數(shù)據(jù)自動生成中的應(yīng)用[J];信息技術(shù)與信息化;2013年04期

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 劉成洋;核動力裝置總體參數(shù)最優(yōu)化設(shè)計[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

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3 王盛煒;海洋自由立管重入井的運動策略優(yōu)化研究[D];上海交通大學(xué);2014年

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2 楊國雨;基于混沌PSO算法的SoC軟硬件劃分方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

3 李亞鵬;基于計算智能算法的S-box的優(yōu)化設(shè)計[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2012年

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5 劉敏;基于病毒進化遺傳算法排課系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D];湖南大學(xué);2014年

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【相似文獻】

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2 楊艷麗,史維祥;一種新的優(yōu)化算法—遺傳算法的設(shè)計[J];液壓氣動與密封;2001年02期

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4 谷峰,吳勇,唐俊;遺傳算法的改進[J];微機發(fā)展;2003年06期

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9 丁發(fā)智;;淺談遺傳算法[J];烏魯木齊成人教育學(xué)院學(xué)報;2005年04期

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3 王志軍;李守春;張爽;;改進的遺傳算法在反演問題中的應(yīng)用[A];新世紀 新機遇 新挑戰(zhàn)——知識創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展(上冊)[C];2001年

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6 龐國仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長的定性仿真方法[A];'2000系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2000年

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8 何翠紅;區(qū)益善;;遺傳算法及其在計算機編程中的應(yīng)用[A];1995年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議暨智能自動化專業(yè)委員會成立大會論文集(下冊)[C];1995年

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10 王宏剛;曾建潮;李志宏;;攝動遺傳算法[A];1996年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集(下冊)[C];1996年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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8 袁麗華;基于物種進化的遺傳算法研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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5 李海全;基于遺傳算法的建筑體形系數(shù)及迎風(fēng)面積比優(yōu)化方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

6 彭騫;基于遺傳算法的山區(qū)高等級公路縱斷面智能優(yōu)化方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 周玉林;基于小波分析和遺傳算法的配電網(wǎng)故障檢測[D];昆明理工大學(xué);2015年

8 郭頌;基于粗糙集和遺傳算法的數(shù)字管道生產(chǎn)管理系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

9 吳南;數(shù)值逼近遺傳算法的研究應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

10 于光帥;一類優(yōu)化算法的改進研究與應(yīng)用[D];渤海大學(xué);2015年



本文編號:1085360

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