,当个体适应度较大时,其被选择的概率就越大。这概率值可以表示为其中,为个体的选择概率为个体而导致染色体上的些基因发生变异。遗传算法中的变异过程是指对染色体上些基因值作变动,从而产生新的个体。遗传算法的变异操作,能够改进算法的局限性,提高算法优化的能力,从而跳出局部最优现象的发生。遗传变异过程如下例所示个体变异后得到新个体,由上例可以发现,个体的变异发生在第个基因编码上。般地,遗传作变动,从而产生新的个体。遗传算法的变异操作,能够改进算法的局限性,提高算法优化的能力,从而跳出局部最优现象的发生。遗传变异过程如下例所示个体变异后得到新个体,由上例可以发现,个体的变异发生在第个基因编码上。般地,遗传变异操作发生的概率较小,结合选择过程和交叉过程,可以保证染色体的遗传过程中减少宇配电网故障区段判断和隔离的统矩阵算法电力系统自动化,许奎,张雪松,杨波配电网故障定位的改进通用矩阵算法继电器,王飞,孙荣配电网故障定位的改进矩阵算法电力系统自动化陈鹏,滕欢,滕福生故障信息不足时配电网故障定位的方法电力系统自化,智秀霞配电网行波故障测距的研究华北电力大学硕士论文,作者遗传算法在配电网网架优化中的验证原稿别从遗传算法的编码方式交叉概率和变异概率个方面对其做出改进,并将其应用于配电网网架问题中去。在制定出详细的基于改进遗传算法的配电网网架优化步骤之后,本文还将改进遗传算法与基本遗传算法以及其它算法的计算结果相比较,通过比较发现遗传算法的优化性能要远远的高于模拟退火法和禁忌搜索法应用于配电网网架问题中去。在制定出详细的基于改进遗传算法的配电网网架优化步骤之后,本文还将改进遗传算法与基本遗传算法以及其它算法的计算结果相比较,通过比较发现遗传算法的优化性能要远远的高于模拟退火法和禁忌搜索法而改进后的遗传算法的优化结果要强于基本遗传算法这是因为改进网架优化问题时的优越性能。总结遗传算法是根据自然界生物进化理论演化而来的种高性能优化算法其强大的全局搜索能力以及良好的优化性能,自创建以来得到广泛的应用和发展。本文首先介绍遗传算法的基本理论,并详细的阐述了的个基本算子选择算子交叉算子以及变异算子。其次,在基本遗传算法的基础之上,本文分法能够达到全局最优。遗传算法与表中其他两种算法进行比较,从最优值上可以看出,遗传算法的优化能力要强于模拟退火法以及禁忌搜索法尤其是改进遗传算法的最优值与平均值远远的优于其他两种算法这正好体现出了遗传算法在解决配电网网架优化问题时的优越性能。总结遗传算法是根据自然界生物进化理论演化而来雷编码方式将该问题得以解决格雷编码方式是进制编码方式的变形它将两个连续对应的编码值,让其码位中出了个不同之外,其余的都相同。设现有进制编码,则其对应的格雷编码为,他们之间的转换方式为从上表可以看出,改进遗传算法的迭代次数为次,小于基本遗传算法,改进遗传算法能够较快的收敛并进行全局寻优。从最优结果的种高性能优化算法其强大的全局搜索能力以及良好的优化性能,自创建以来得到广泛的应用和发展。本文首先介绍遗传算法的基本理论,并详细的阐述了的个基本算子选择算子交叉算子以及变异算子。其次,在基本遗传算法的基础之上,本文分别从遗传算法的编码方式交叉概率和变异概率个方面对其做出改进,并将其轮盘赌方法又称为适应度比例法,是遗传算法中最为常用的选择方法。它是通过每个个体适应度的概率决定下代个体存留的可能性。在每轮的选择过程中会随机产生到之间的数值,并将该数值作为选择指针确定选择个体,因此,当个体适应度较大时,其被选择的概率就越大。这概率值可以表示为其中,为个体的选择概率为个体程,是从群体中按照优胜劣汰原则选择或者复制优良个体组成新群体的操作。选择是建立在适应度值计算的基础之上,而个体适应度值是从目标函数转换得出。交叉过程交叉过程是对自然界中生物进化中遗传基因重组变异的仿真,也是遗传操作中的核心部分,通过交叉过程,可以将父代两个个体间的部分结果分解重构,并生成新的个体。通献忠种实用的复杂配电网故障定位的矩阵算法电力系统自动化,刘健,倪建立,杜宇配电网故障区段判断和隔离的统矩阵算法电力系统自动化,许奎,张雪松,杨波配电网故障定位的改进通用矩阵算法继电器,王飞,孙荣配电网故障定位的改进矩阵算法电力系统自动化陈鹏,滕欢,滕福生故障信息不足时配电网故障定位的方法后的遗传算法能够避免算法过早的收敛并跳出局部最优,从而得到全局最优。最后,得到经改进遗传算法优化后的配电网网架图说明改进后的遗传算法在配电网网架优化的问题中具有良好的应用价值和前景。参考文献梅念,石东源,杨增力,段献忠种实用的复杂配电网故障定位的矩阵算法电力系统自动化,刘健,倪建立,杜的种高性能优化算法其强大的全局搜索能力以及良好的优化性能,自创建以来得到广泛的应用和发展。本文首先介绍遗传算法的基本理论,并详细的阐述了的个基本算子选择算子交叉算子以及变异算子。其次,在基本遗传算法的基础之上,本文分别从遗传算法的编码方式交叉概率和变异概率个方面对其做出改进,并将其别从遗传算法的编码方式交叉概率和变异概率个方面对其做出改进,并将其应用于配电网网架问题中去。在制定出详细的基于改进遗传算法的配电网网架优化步骤之后,本文还将改进遗传算法与基本遗传算法以及其它算法的计算结果相比较,通过比较发现遗传算法的优化性能要远远的高于模拟退火法和禁忌搜索法法根据不同情况制定不同的概率值,从而避免算法过早收敛并跳出局部最优,使得算法能够达到全局最优。遗传算法与表中其他两种算法进行比较,从最优值上可以看出,遗传算法的优化能力要强于模拟退火法以及禁忌搜索法尤其是改进遗传算法的最优值与平均值远远的优于其他两种算法这正好体现出了遗传算法在解决配电网遗传算法在配电网网架优化中的验证原稿过交叉操作得到的新个体能够更加适用于约束环境,加强算法的搜索能力,使算法性能得以提高。遗传算法在配电网网架优化中的验证原稿。遗传因子选择过程选择过程又称为复制过程,是从群体中按照优胜劣汰原则选择或者复制优良个体组成新群体的操作。选择是建立在适应度值计算的基础之上,而个体适应度值是从目标函数转换得别从遗传算法的编码方式交叉概率和变异概率个方面对其做出改进,并将其应用于配电网网架问题中去。在制定出详细的基于改进遗传算法的配电网网架优化步骤之后,本文还将改进遗传算法与基本遗传算法以及其它算法的计算结果相比较,通过比较发现遗传算法的优化性能要远远的高于模拟退火法和禁忌搜索法过每个个体适应度的概率决定下代个体存留的可能性。在每轮的选择过程中会随机产生到之间的数值,并将该数值作为选择指针确定选择个体,因此,当个体适应度较大时,其被选择的概率就越大。这概率值可以表示为其中,为个体的选择概率为个体的适应度值为群体规模大小。遗传因子选择过程选择过程又称为复制过致算法局部搜索能力下降,并不能得到问题所求的最优解。针对此问题,人们提出格雷编码方式将该问题得以解决格雷编码方式是进制编码方式的变形它将两个连续对应的编码值,让其码位中出了个不同之外,其余的都相同。设现有进制编码,则其对应的格雷编码为,他们之间的转换方式为从上表可以看出,改进遗传算法的迭代次数为电力系统自化,智秀霞配电网行波故障测距的研究华北电力大学硕士论文,作者简介白冰,男,内蒙古人,本科,助理工程师,工作于内蒙古电力集团有限责任公司锡林郭勒电业局,从事电网规划电网前期工作。遗传算法在配电网网架优化中的验证原稿。轮盘赌方法又称为适应度比例法,是遗传算法中最为常用的选择方法。它是通的种高性能优化算法其强大的全局搜索能力以及良好的优化性能,自创建以来得到广泛的应用和发展。本文首先介绍遗传算法的基本理论,并详细的阐述了的个基本算子选择算子交叉算子以及变异算子。其次,在基本遗传算法的基础之上,本文分别从遗传算法的编码方式交叉概率和变异概率个方面对其做出改进,并将其而改进后的遗传算法的优化结果要强于基本遗传算法这是因为改进后的遗传算法能够避免算法过早的收敛并跳出局部最优,从而得到全局最优。最后,得到经改进遗传算法优化后的配电网网架图说明改进后的遗传算法在配电网网架优化的问题中具有良好的应用价值和前景。参考文献梅念,石东源,杨增力,段网架优化问题时的优越性能。总结遗传算法是根据自然界生物进化理论演化而来的种高性能优化算法其强大的全局搜索能力以及良好的优化性能,自创建以来得到广泛的应用和发展。本文首先介绍遗传算法的基本理论,并详细的阐述了的个基本算子选择算子交叉算子以及变异算子。其次,在基本遗传算法的基础之上,本文分体的适应度值为群体规模大小。遗传算法的改进编码方式的改进遗传算法中常用的编码为进制编码,该编码方式简单易行,并且利于交叉变异等操作的实现。但是,当遇到高维度高精度的优化问题时,就不能很好的克服由函数高维映射造成的误差,导致算法局部搜索能力下降,并不能得到问题所求的最优解。针对此问题,人们提出格次,小于基本遗传算法,改进遗传算法能够较快的收敛并进行全局寻优。从最优结果来看,算法的最优值要小于基本遗传算法的最优值造成这种现象的出现是由于基本遗传算法在寻优过程中陷入了局部最优,算法过早的收敛,并没有达到全局最优从定程度上反映出对遗传算法的交叉概率和变异概率进行自适应改进能够明显的帮助遗传算遗传算法在配电网网架优化中的验证原稿别从遗传算法的编码方式交叉概率和变异概率个方面对其做出改进,并将其应用于配电网网架问题中去。在制定出详细的基于改进遗传算法的配电网网架优化步骤之后,本文还将改进遗传算法与基本遗传算法以及其它算法的计算结果相比较,通过比较发现遗传算法的优化性能要远远的高于模拟退火法和禁忌搜索法异操作发生的概率较小,结合选择过程和交叉过程,可以保证染色体的遗传过程中减