"混合遗传算法在压水堆换料优化中的应用 (2005年)" 在核能领域,压水堆换料优化是一项至关重要的任务,涉及到核电站的安全运行和经济效益。传统的方法如遗传算法和禁忌搜索算法各自具有独特的优势,但同时也存在一定的局限性。遗传算法擅长于全局搜索,能够快速探索广阔的解决方案空间,而禁忌搜索算法则在局部搜索和避免早熟收敛方面表现出色。王涛和谢仲生在2005年的《西安交通大学学报》上提出了一种将两者结合的混合优化算法,旨在同时利用两种算法的优点,以提高搜索效率和收敛速度。 混合遗传算法(GATB)是他们提出的创新方法,它结合了遗传算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部优化特性。在遗传算法的基础上,引入禁忌搜索策略,能够更有效地处理局部最优解,避免陷入局部最优并提高整体搜索质量。这种方法在解决复杂优化问题时,可以更好地平衡探索与开发,从而在寻找最优解的过程中取得更优的性能。 为了验证GATB算法的有效性,研究者使用了两个实际的压水堆换料问题进行测试:一个是国际原子能机构IAEA发布的卡林宁5核电厂WWER 1000型堆芯的第二循环换料问题,另一个是中国秦山核电厂第六循环的堆芯换料问题。通过对比优化计算的结果,GATB算法不仅给出了更优的堆芯布置方案,还显著提升了适应值,即优化目标函数的值。在实际应用中,这意味着循环寿命延长了20天,这对于核电站的经济性和安全性都具有积极的影响。此外,混合算法的收敛速度也得到了提升,意味着在较短的时间内就能找到接近或达到全局最优的解决方案。 混合遗传算法与禁忌搜索的结合,为压水堆换料优化提供了一个强大的工具,它可以更高效地处理复杂的换料优化问题,提高堆芯的运行性能,延长运行周期,并降低运行成本。这项工作对于核能领域的优化算法研究和实践具有重要的参考价值,对于推动核能技术的发展和提高核电站的竞争力有着积极的作用。
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