浮点数与二进制统一编码的改进遗传算法在机组优化中的应用

本文介绍了范宏和韦化提出的改进遗传算法，并将其应用于机组优化组合问题，旨在解决0-1混合整数非线性规划难题。该算法结合浮点数编码（FGA）和二进制编码（BGA）的优势，提高了算法的收敛速度和精度，避免陷入局部最优解。 在电力系统运行中，机组优化组合是一个关键问题，它涉及到如何合理安排发电机组的启动、停止和运行状态，以满足电力需求的同时，最小化运行成本和环境污染。传统的机组组合问题通常被建模为一个复杂的0-1混合整数非线性规划问题，由于其规模大、约束多，求解难度高。 改进遗传算法是解决此类问题的一种有效方法。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索问题空间的最优解。传统的遗传算法通常采用二进制编码，但在处理连续变量时可能会导致收敛慢和精度低的问题。而浮点数编码则能更好地处理连续变量，快速收敛且精度高，但不适用于表示离散状态如机组启停。 该改进算法将浮点数编码和二进制编码相结合，兼顾了两者的优点。首先，使用浮点数编码来表示机组功率输出等连续变量，提高搜索效率；其次，利用二进制编码模拟机组的开启和关闭状态，确保解的可行性。这样，算法在保持快速收敛的同时，还能准确模拟实际的机组操作情况。 在实际应用中，该改进遗传算法成功应用于包含16台机组的优化组合问题，实验结果表明，算法性能优越，能够有效地找到接近全局最优的解决方案。这不仅降低了运行成本，还可能优化了环境影响，对于电力系统的高效、经济和环保运行具有重要意义。 关键词：浮点数编码；二进制编码；改进遗传算法；机组优化组合；0-1混合整数非线性规划 中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1003-8930(2004)04-0046-04 通过这种改进遗传算法，研究人员提供了一个更高效、更适应复杂问题的工具，为电力系统的调度决策提供了理论支持和技术手段。未来，该方法有望进一步扩展到更大规模的电力系统和更复杂的优化问题中。