【摘 要】
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针对无功优化多变量、多约束、非线性的特点，提出一种混合遗传和蚁群算法的混合算法。即将遗传算法和蚁群算法有机结合，利用遗传算法的快速全局收敛性，弥补蚁群算法初期信息素匮乏的缺陷，使混合算法形成优势互补，并在蚁群算法的信息素更新策略和参数上作出进一步的改进，提高了混合算法的计算速度和收敛精度算法。通过对IEEE30节点算例进行仿真计算以及与未改进前的算法进行比较,验证算法的有效性。
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,吉林吉林 132012 西北西宁输变电运行公司 青海西宁 810000
【出 处】
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中国自动化学会第二十五届青年学术年会
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针对无功优化多变量、多约束、非线性的特点，提出一种混合遗传和蚁群算法的混合算法。即将遗传算法和蚁群算法有机结合，利用遗传算法的快速全局收敛性，弥补蚁群算法初期信息素匮乏的缺陷，使混合算法形成优势互补，并在蚁群算法的信息素更新策略和参数上作出进一步的改进，提高了混合算法的计算速度和收敛精度算法。通过对IEEE30节点算例进行仿真计算以及与未改进前的算法进行比较,验证算法的有效性。
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