36、进化算法优化性能评估与短期负荷预测方法研究

进化算法优化性能评估与短期负荷预测方法研究

在工程和能源领域，进化算法的优化性能评估以及短期电力负荷预测都是至关重要的研究方向。下面将详细介绍这两方面的研究内容。

进化算法在高性能混凝土配合比优化中的应用

在高性能混凝土（HPC）的设计中，需要对各种成分的比例进行优化，以达到最佳性能。为了实现这一目标，使用了四种进化算法进行研究，分别是精英遗传算法（EGA）、粒子群优化算法（PSO）、蚁群优化算法（ACO）和蜜蜂群优化算法（HBO）。

1. 约束条件与比例关系

在混凝土配合比设计中，存在一些重要的比例关系和约束条件。
- 比例关系 ：
- (R1 = WW / WC)
- (R2 = WW / (WC + WF))
- (R3 = WF / WC)
- (R4 = WF / (WC + WF))
这些合理的比例有助于减少搜索空间，加速搜索过程。
- 绝对体积约束 ：混凝土各成分的总体积应对应一立方米混凝土的体积，其方程为：
(1000 = \frac{W}{G_W} + \frac{C}{G_C} + \frac{F}{G_F} + \frac{FA}{G_{FA}} + \frac{CA}{G_{CA}} + \frac{SP}{G_{SP}})

2. 实验数据与参数设置

• 实验数据 ：使用了来自27个不同来源的实验数据构建模型，评估了约350种普通波特兰水泥制成并在正常条件下养护的混凝土混合物。将数据按五个