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改进型遗传算法在煤矿配电网规划中的优化应用

周孟然 吴雷明

周孟然,吴雷明.改进型遗传算法在煤矿配电网规划中的优化应用[J].工矿自动化,2017,43(9):70-74..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.09.013
引用本文: 周孟然,吴雷明.改进型遗传算法在煤矿配电网规划中的优化应用[J].工矿自动化,2017,43(9):70-74..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.09.013
ZHOU Mengran, WU Leiming. Optimization application of an improved genetic algorithm in coal mine distribution network planning[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(9): 70-74. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.09.013
Citation: ZHOU Mengran, WU Leiming. Optimization application of an improved genetic algorithm in coal mine distribution network planning[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(9): 70-74. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.09.013

改进型遗传算法在煤矿配电网规划中的优化应用

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.09.013
基金项目: 

国家自然科学基金项目(51174258)

国家安全生产监督管理总局安全生产重大事故防治关键技术科技项目(anhui-0001-2016AQ)

详细信息
  • 中图分类号: TD611

Optimization application of an improved genetic algorithm in coal mine distribution network planning

  • 摘要: 针对传统遗传算法应用在矿区配电网规划中易发生早熟收敛从而影响规划的准确度问题,提出了一种多种群模拟退火遗传算法。该算法以年规划费用最小为目标函数,结合模拟退火算法的优点,同时加入多种群的特征,解决了配电网规划中易发生早熟收敛问题,提高了搜索效率,方便获得规划中全局最优解。实验结果表明,利用多种群模拟退火遗传算法对矿区配电网优化后,规划成本、种群迭代次数都有明显降低,运行时间比原有算法降低约6%,误差率降低约3%,更加实用高效。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2017-09-10

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