基于遗传算法优化求解配煤问题

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文章探讨了如何运用遗传算法解决电力行业中的配煤优化问题,旨在最小化煤炭混合总成本并满足能源需求。遗传算法模拟自然选择,通过选择、交叉和变异操作寻找最优煤炭混合比例。文中提供了MATLAB代码实现。

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基于遗传算法优化求解配煤问题

配煤问题是在电力行业中常见的一个优化问题,其目标是确定如何将不同种类的煤炭混合以满足给定的能源需求,并同时最小化混合煤炭的总成本。这是一个复杂的组合优化问题,可以使用遗传算法来解决。本文将介绍如何使用遗传算法来优化求解配煤问题,并提供相应的 MATLAB 代码实现。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它通过模拟进化过程中的遗传操作(如选择、交叉和变异)来搜索问题的最优解。在配煤问题中,我们可以将每个个体表示为一个煤炭混合方案,其中包含不同种类煤炭的比例。优化过程的目标是找到最佳的煤炭混合方案,使得所需能源需求得到满足,并且总成本最小。

下面是使用遗传算法解决配煤问题的 MATLAB 代码:

function [bestSolution, bestCost] = geneticAlgorithm(coalTypes
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