【摘 要】
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变电站位置确定是一个典型的最短路径问题,在实际处理中需要考虑功率、负载、损耗等多个因素。将不同元启发式算法和搜索方法中的元素进行混合,提出一种基于多约束条件的改进
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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上海市科学计划项目(16111107502,17511107203)
论文部分内容阅读
变电站位置确定是一个典型的最短路径问题,在实际处理中需要考虑功率、负载、损耗等多个因素。将不同元启发式算法和搜索方法中的元素进行混合,提出一种基于多约束条件的改进遗传算法,用于解决上述路径规划问题。使用相同例子对不同算法进行模拟仿真,得出蚁群成本平均为15.102 4s,代数为21,适应值为0.007 913 475 3。改进的遗传成本为19.234 7s,代数为38,适应值为0.014 756 211。模拟退火成本为36.493 3s,代数为47,适应值为0.017 414 562 4。标准遗传成本34
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