【摘 要】
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本文首次提出了基于相似性矢量距的选择概率的免疫遗传算法来求解无功优化问题。该方法结合了遗传算法(GA)和免疫算法(IA)：建立具有动态调整的罚因子的目标函数，在遗传操作中，引
【机 构】
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华北电力大学电气工程学院,北京市 102206
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十二届学术年会
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本文首次提出了基于相似性矢量距的选择概率的免疫遗传算法来求解无功优化问题。该方法结合了遗传算法(GA)和免疫算法(IA)：建立具有动态调整的罚因子的目标函数，在遗传操作中，引入人工免疫机制，并将各个抗体之间在编码上的相似性考虑进来，提出基于相似性矢量距的选择概率，以保存种群的多样性同时保证算法能够较快的收敛。同时本文针对一般遗传算法作了相应的改进措施。通过IEEE30节点系统的仿真计算，将本文算法与其它的算法进行了比较，结果表明该算法在计算速度和优化效果方面都具有明显的优势。
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