基于Queen-bee进化的遗传算法在电力系统经济调度中应用

摘要

为提高遗传算法的寻优能力,引入模拟自然界蜂王繁殖的改进型遗传算法(QEBGA).概述了QEBGA的实现过程,指出基本遗传算法(SGA)采用轮盘赌选择机制选择种群个体,以普通变异算子对种群作变异操作;而QEBGA采用启发式选择机制选择种群个体,按比例分别以普通变异算子和强变异算子对种群作变异操作.详述了电力系统经济调度问题表述为极小化下的总费用函数及约束优化问题.最后,用6台发电机系统和13台发电机系统的模拟实验比较了QEBGA和SGA两种算法在优化性能上的差异,实验结果说明了相同种群规模下,QEBGA的寻优时间小于SGA;系统规模越大,QEBGA在计算精度上的优势就越突出.