混合遗传算法与禁忌搜索在压水堆换料优化中的高效应用

"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。