文档介绍：基于遗传算法的机组组合问题的建模与求解摘要本文针对当前科技水平不足以有效存储电力的情况下产生的发电机机组组合的问题,考虑负荷平衡、输电线传输容量限制等实际情况产生的约束条件,建立机组组合优化模型,追求发电成本最小。同时采用矩阵实数编码遗传算法(MRCGA)和穷举搜索算法,利用MATLAB,分别对模型进行求解,并对所得结果进行分析比较,以此来帮助电力部门制定机组启停计划。首先,建立发电成本最小目标函数和各项约束条件的数学表达式。其中机组空,在分析计算时为了简便,本文采用一条平滑的二次曲线来近似代替Forpersonaluseonlyinstudyandresearch;mercialuse对于问题1,选取相应的,从而给出优化模型Ⅰ。由于问题1的求解规模很小,所以采用,利用C++,得到了3母线系统4小时的最优机组组合计划(见表一)。对于问题2,在优化模型Ⅰ的基础上,增加、以及机组最小运行时间和最小停运时间约束这三个约束条件,建立了优化模型II。同时采用,利用MATLAB和C++编程,分别对模型进行求解,部分结果如下:Forpersonaluseonlyinstudyandresearch;mercialuse发电总成本(单位:元)矩阵实数编码遗传算法6780穷举搜索算法6820在对所得结果进行了分析比较,重新制定了3母线系统4小时最优机组组合计划(见表三)。对于问题3,用IEEE118系统对优化模型II进行测试。由于求解规模巨大,同样采用遗传算法和穷举搜索算法,利用MATLAB和C++编程,分别对模型进行求解,部分结果如下:发电总成本(单位:百万),遗传算法优势明显,将其求解结果作为24小时的最优机组组合计划(见附录)。最后,我们就模型存在的不足之处提出了改进方案,并对优缺点进行了分析。关键字机组组合优化模型矩阵实数编码遗传算法穷举搜索算法摘要 我国是一个人口大国,随着计划生育的执行,我国人口面临新的问题:人口红利消失、临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等。而适时、合理的开放二胎政策可以很好的解决这些问题。本文针对开放二胎政策的时机和政策方案,对我国人口进行的研究,探究人口红利、自然增长率、人口老龄化程度和性别比例对于我国开放二胎政策的内在影响。 首先我们通过将收集到的数据进行归一化处理,将人口红利、自然增长率、人口老龄化程度和性别比例这个四个因素的数据放在了同一水平上。然后将归一化以后的结果又进行了标准化处理,使得所有因素对于开放二胎的决策均为正相关关系。最后通过四个因素的影响比例(自然增长率10%,男女比例35%,人口红利30%,老龄化程度25%)来对标准化后的数据进行加权求和处理,得到人口水平指数L,来表示相应时期内人口状况的综合评价,该指数越高,则开放二胎的必要性越大: 针对问题一,根据上述公式,,而根据资料查阅而得的各影响因素的临界值,一次进行上述归一化、标准化和加权求和后,,则通过比较得出目前没有必要开放二胎政策。 针对问题二,由于样本信息少,贫数据的特点,故采用灰色预测GM(1,1)模型,通过对原始数据的一次累加生成,依次建立