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Distribution network reconfiguration using a genetic algorithm with varying population size

机译：使用种群数量可变的遗传算法对配电网络进行重新配置

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Genetic algorithm (GA) has been shown to be an effective way to solve the complex combinatorial, and constrained non-linear mixed integer optimization problem of distribution network reconfiguration. Extensive work has been done in the literature to efficiently apply GA to the reconfiguration problem. Nonetheless, to date, all the previous work in this area have presupposed that the GA population size should remain constant throughout the evolution of the search process. In this paper, we propose the application of a genetic algorithm with variable population size (GAVAPS) to the reconfiguration problem. We demonstrate that allowing the population size to adaptively grow and shrink according to the status of the GA search can allow for a more efficient solution, compared to standard genetic algorithm. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：遗传算法（GA）已被证明是解决配电网重构的复杂组合且受约束的非线性混合整数优化问题的有效方法。文献中已经进行了广泛的工作，以有效地将遗传算法应用于重配置问题。尽管如此，迄今为止，该领域的所有先前工作都以通用航空人口规模在整个搜索过程中保持恒定为前提。在本文中，我们提出将种群数量可变的遗传算法（GAVAPS）应用于重新配置问题。我们证明，与标准遗传算法相比，允许根据GA搜索状态自适应地增长和缩小种群规模可以提供更有效的解决方案。 （C）2016 Elsevier B.V.保留所有权利。

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