基于改进的混合遗传算法的负荷建模参数辨识

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针对传统遗传算法存在早熟及收敛速度慢等问题,采用了改进的遗传算法和局部搜索能力很强的单纯形法相结合的方法进行负荷模型的参数辨识。具体研究了算法的软件实现,包括编码、初始种群形成、适应度函数确定、自适应交叉变异、移民策略、排序选择、单纯形优化及终止条件的实现方法。算例表明了经改进后的混合遗传算法具有辨识精度高、速度快和参数分散性小等优点。 Aiming at the problems such as premature convergence and slow convergence of traditional genetic algorithm, the improved genetic algorithm and simplex method with strong local search ability are used to identify the parameters of load model. The software implementation of the algorithm is studied in detail, including coding, initial population formation, fitness function determination, adaptive crossover mutation, immigration strategy, sorting selection, simplex optimization and termination conditions. The example shows that the improved hybrid genetic algorithm has the advantages of high identification accuracy, fast speed and small parameter dispersion.
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