%0 Journal Article
%T 基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法
%A 王丛佼
%A 王锡淮
%A 肖健梅
%A 吴华锋
%J 控制与决策
%P 1085-1091
%D 2015
%R 10.13195/j.kzyjc.2014.0325
%X 引入拉马克进化理念,提出一种基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法.该算法在网格划分机制建立起的分布式搜索框架下,采用单元格最优解保护机制、学习步长机制、解空间同仁机制和定矢变异机制组成拉马克学习模式.仿真结果表明,所提算法可以充分发挥拉马克学习的局部搜索能力,又可有效避免早熟收敛,其求解精度明显优于其他比较算法.将所提算法应用于电力系统最优潮流计算问题,获得了良好的优化效果.
%K 拉马克主义
%K 达尔文进化
%K 差分进化算法
%K 获得性遗传
%K 网格化拉马克学习
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract13134.shtml