改進(jìn)分布估計算法在輸電網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展規(guī)劃中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、分布估計算法(Estimation of distribution algorithms，EDAs)是智能計算領(lǐng)域當(dāng)中新興的一類隨機(jī)優(yōu)化方法。EDAs中沒有交叉、變異操作，而是通過對優(yōu)勢群體建立概率模型來采樣生成新個體。這是一種基于概率模型的遺傳算法。分布估計算法按照統(tǒng)計信息建立解空間的概率模型，然后隨機(jī)采樣產(chǎn)生新個體，如此反復(fù)，實(shí)現(xiàn)群體的進(jìn)化。本文的研究內(nèi)容主要有三部分。
　　(1)提出一種基于禁忌策略的混合粒子群分布估計算法(

2、THP-EDA)。在THP-EDA中，啟發(fā)式優(yōu)化算法PSO用于改善EDAs種群的多樣性;禁忌策略在每次進(jìn)化過程中更新全局最優(yōu)解。
　　(2)提出了一種混合DE和EDA算法(DEEDA)來解決優(yōu)化問題，將EDA的進(jìn)化機(jī)制納入DE算法中。DEEDA利用EDA獲取的全局信息和DE中的差分信息來獲取最優(yōu)解，這種混合機(jī)制比DE重組（交叉和變異）產(chǎn)生的解更優(yōu)，能夠更有效地探索搜索空間。
　　(3)研究改進(jìn)的分布估計算法分別在7個測試函數(shù)

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