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遗传和禁忌搜索混合算法在机组负荷分配中的应用
摘要：
机组负荷分配问题是电力系统中的经典问题，通常是优化问题。目前，许多优化算法被用于解决这一问题。其中，遗传算法(GA)和禁忌搜索(TS)是广泛应用的算法，它们均能有效地求出机组负荷分配问题的最优解。然而，这两种算法各自存在一些缺陷。为了克服这些缺陷并进一步提高求解效果，将两种算法进行融合，可以得到遗传和禁忌搜索混合算法(GATS)。本文将介绍GATS的原理和应用于机组负荷分配问题的结果。最后，本文将对GATS进行总结并给出进一步研究的展望。
关键词：机组负荷分配；遗传算法；禁忌搜索；混合算法。
引言：
机组负荷分配是电力系统运行过程中的一个重要问题。其主要目的是为了在满足各厂站负荷需求的前提下，使各机组的负荷分配合理、优化，并确保系统的可靠性和稳定性。通常，机组负荷分配问题是一种典型的优化问题，可以通过各种优化算法求解。
遗传算法和禁忌搜索是两种最常用的优化算法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的全局优化算法，具有全局搜索和强健性的优点，但存在某些缺陷，如容易陷入局部最优解等。禁忌搜索是一种基于启发式搜索的局部优化算法，具有较好的局部搜索能力和快速收敛速度，但存在与初始解有关的不稳定性的缺陷。因此，如何将两种优化算法结合起来，既能克服各自的缺陷又能发挥各自的优点，是一个值得研究的问题。该问题的解决方法是使用遗传和禁忌搜索混合算法。
本文将用遗传和禁忌搜索混合算法解决机组负荷分配问题。首先，介绍机组负荷分配问题，并说明GA和TS的原理；其次，将GATS算法应用于机组负荷分配问题，分别与GA和TS比较，分析其优势和劣势；最后，总结本文的研究结果，并对进一步研究进行展望。
机组负荷分配问题和算法原理：
机组负荷分配问题是电力系统最基本的经济调度问题之一，其目的是最小化发电成本，同时满足电力负荷需求。机组负荷分配问题通常是优化问题，可以利用各种优化算法求解。其中，遗传算法和禁忌搜索算法是两种最常用的优化算法。
遗传算法：
遗传算法是基于自然选择和遗传机制的一种全局优化算法。其基本思想是通过对一个种群不断的选择、交配、变异等基因操作，经过不断的进化，产生更优秀的染色体。遗传算法具有以下特点：
1.全局搜索能力较强：通过种群操作，能遍历搜索解空间，找到全局最优解。
2.强健性：相比于其他启发式算法，其不容易受到解问题中的噪音干扰。
3.并行搜索能力强：由于其种群操作，可以并行地搜索解空间。
遗传算法的基本流程如下：
1.初始化：对种群进行随机初始化。
2.选择：根据适应度函数，计算每个个体的适应度值，然后选择较好的个体复制到下一代。
3.交叉：随机选择两个个体，随机产生交叉点，对两个个体进行交叉，得到两个新的个体。
4.变异：对新个体进行变异操作，随机改变一些基因，使之变得更加多样化。
5.迭代：重复2~4步，直到满足停止条件。
禁忌搜索：
禁忌搜索是一种基于启发式搜索的优化算法，其基本思想是通过一系列的启发式规则，不断在解空间中搜索，在当前状态的解集合中，选取一个更好的状态继续搜索。禁忌搜索可以同时进行全局和局部搜索，具有以下特点：
1.高效性：具有快速收敛的能力。
2.鲁棒性强：对于复杂和混乱的解空间也具有一定的搜寻能力。
3.具有可扩展性：可以求解多维、多目标优化问题。
禁忌搜索的基本流程如下：
1.初始化：设置起始状态和初始解，存储一些最好的状态。
2.迭代：通过启发式规则，不断搜索并更新当前状态，在当前状态的解集合中，选取一个更好的状态继续搜索。
3.禁忌搜索：根据禁忌表选择搜索方向和规则进行搜索，避免陷入局部最优解。
4.收敛：当达到设定的终止条件时，输出最优解。
遗传和禁忌搜索混合算法：
遗传和禁忌搜索混合算法是将遗传算法和禁忌搜索算法相结合，利用二者的优点和遗传算法的全局搜寻能力和强健性以及禁忌搜索的对局部解搜索能力和快速收敛速度进行优化。其基本思想是以遗传算法的全局搜索能力和强健性为主体，通过引入禁忌搜索算法的快速收敛能力，并对搜索中经过的路线进行限制和约束，避免重复搜索，克服各自存在的缺陷，进而优化求解效果，提高算法的可靠性和稳定性。
GATS算法的具体步骤如下：
1.初始化：根据机组负荷分配问题的特点，对种群进行随机初始化。
2.选择：采用遗传算法的选择方式，计算每个个体的适应度值，选择较好的个体复制到下一代。
3.交叉：采用遗传算法的交叉方式，随机选择两个个体，随机产生交叉点，对两个个体进行交叉，得到两个新的个体。
4.变异：采用禁忌搜索的规则，对新产生的个体进行变异操作，并对搜索中的路径进行限制，避免重复搜索。
5.迭代：重复2~4步，直到满足停止条件。
6.最优解处理：对搜索得到的最优解进行处理，进一步优化算法的解释。
机组负荷分配问题的实例分析：
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