基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法

引入拉马克进化理念, 提出一种基于网格化拉马克学习机制的差分进化算法. 该算法在网格划分机制建立起的分布式搜索框架下, 采用单元格最优解保护机制、学习步长机制、解空间同仁机制和定矢变异机制组成拉马克学习模式. 仿真结果表明, 所提算法可以充分发挥拉马克学习的局部搜索能力, 又可有效避免早熟收敛, 其求解精度明显优于其他比较算法. 将所提算法应用于电力系统最优潮流计算问题, 获得了良好的优化效果.