人工免疫算法及其在电力系统中应用的研究

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1、浙江大学博士学位论文人工免疫算法及其在电力系统中的应用研究姓名：蒙文川申请学位级别：博士专业：电力系统及其自动化指导教师：邱家驹20060401摘要生物免疫系统的主要功能是识别并清除抗原，实现免疫防卫功能。从计算的角度来看，生物免疫系统是一个高度并行、分布、自适应和自组织的系统，具有很强的学习、识别、记忆和特征提取能力。近年来，受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统正在悄然兴起，它作为计算智能研究的新领域，提供了一种强大的信息处理能力和问题求解范式。本文在介绍生物免疫系统、克隆选择原理、独特型免疫网络理论

2、以及人工免疫系统及其典型应用的基础上，对人工免疫算法及其在电力系统中的应用等如下方面进行了研究，并取得一些成果：(1)分析了遗传算法早熟收敛的成因，根据免疫原理提出了一种新的人工免疫算法(简称免疫算法)，并从理论上证明所提出的算法具有全局收敛性。用DeJong的几个标准函数对该算法的收敛性能进行测试，算法采用浮点数编码和新设计的变异算予，结果表明所提出算法在不同类型的函数上具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。(2)采用人工免疫算法来求解旨在网损最小的配电网重构问题，在缩短抗体编码的基础上，在种群初始化时，

3、对个体进行接种疫苗，通过修改个体的某些基因位上的基因，使得可行解的比例变大。对不可行解，利用启发式方法进行修复，通过打开回路、连通孤岛，使其变为可行解。并且，成对高频变异和免疫补充算子的采用，能有效地维持种群的多样性，避免算法早熟收敛。对69节点的系统重构结果表明，人工免疫算法具有较高的计算效率。(3)对于约束优化问题，提出了一种新的免疫混沌算法。该算法融合了免疫算法有着极强的全局搜索能力的优点，以及混沌优化方法适合局部搜索的特点。从一组可行解出发，在优化过程中，免疫算法通过选择克隆、克隆扩增、高频变异和

4、审浙江大学博士学位论文查形成记忆细胞，并将其作为最优解的近似解，然后混沌优化方法按混沌运动规律在近似解的邻域内进行局部搜索并审查，从而获得精确的最优解。其中审查过程包含了对约束条件的处理，即对新产生的候选解进行审查，保留满足约束条件的可行解。用该算法对几个经典的约束优化问题进行仿真测试，结果表明该算法是一种解决约束优化问题的有效方法。将该算法稍作修改后用于求解电力系统经济负荷分配问题，取得较好的优化结果。(4)分析了免疫算法和群集算法的一般框架，指出它们的相似之处。将免疫算法的记忆细胞和免疫补充融入粒子群

5、优化算法，并结合混沌优化，提出了一种新的免疫混沌粒子群优化算法。将该算法其用于求解电力系统经济负荷分配问题，结果表明该算法比标准粒子群优化算法有着较好的收敛性能。关键词：人工免疫算法；电力系统：配电网重构；约束优化问题；经济负荷分配；混沌优化；群集算法ABSllLA(了胎STRACTT1lemainrolesoftllebiologicimmunesystemaretomcogmze锄deliIIli瑚把f-oreignantigens(e．g．，ba曲嘶a'vinls，etc)'andtoactasad

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