自适应遗传算法优化配电网规划

本文介绍了一种改进的遗传算法在配电网规划中的应用，该算法采用自适应的交叉和变异概率，根据个体的适应度值动态调整。代码片段展示了算法涉及的一些核心变量和数据结构。 在电力系统中，配电网规划是一项重要的任务，它涉及到如何有效地设计和布局电力网络，以满足用户需求，同时确保可靠性和经济性。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，常用于解决复杂的组合优化问题，如配电网规划。 在本算法中，`nodenum` 表示节点数量，`PopSize` 定义了种群大小，即个体的数量，`flowlimit` 设定了流的上限。`line` 数组存储了节点之间的连接关系，而`nodeseq`、`forwardnode` 和 `nodeload` 分别用于记录节点顺序、前向节点和节点负载。`nodeflow` 存储了节点间的电流流量，`generation` 和 `MaxGeneration` 控制着遗传算法的迭代次数。 算法的关键参数包括交叉概率 `Pc1` 和 `Pc2`，以及变异概率 `Pm1` 和 `m2`。这些参数决定了遗传过程中选择、交叉和变异操作的频率，通过自适应地调整这些概率，算法能够更好地适应解空间的特性。 `individual` 结构体定义了每个个体，包含染色体（代表解决方案）和适应度值。`population` 是整个种群的数组，`bestindividual` 和 `worstindividual` 分别记录当前最佳和最差的个体，`currentbest` 保存了当前最优解的信息。 `GenerateInitialPopulation` 函数用于初始化种群，`PopulationTransfer` 实现了种群的更新，而 `EvaluatePopulation` 负责计算每个个体的适应度值。适应度值是衡量解决方案质量的重要指标，通常与目标函数（如总长度、成本或效率）相关。 整个算法的工作流程大致如下：首先，随机生成初始种群；然后，通过适应度评价计算每个个体的价值；接着，根据适应度值选择优秀个体进行交叉和变异操作；最后，更新种群并判断是否达到最大迭代次数，若未达到，则重复以上步骤，直至找到满意解。 通过这种方式，遗传算法可以搜索大量可能的解决方案，并趋向于找到全局最优解，避免陷入局部最优。这种自适应的遗传算法在处理配电网规划这类问题时，有望提高规划的效率和准确性。