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动态遗传算法在电动矿车储能系统中的应用

目录

文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2动态遗传算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3电动矿车储能系统简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1动态遗传算法的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2电动矿车储能系统的技术现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3相关领域的研究成果与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1遗传算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.1.1遗传算法定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.1.2遗传算法特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.1.3遗传算法流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.2动态遗传算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.2.1动态遗传算法框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.2.2动态适应度函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

3.2.3动态交叉与变异策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.3电动矿车储能系统需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.3.1储能系统功能要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.3.2性能指标设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.3.3系统优化目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

动态遗传算法在电动矿车储能系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.1算法实现步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.1.1初始化种群．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.1.2计算适应度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

4.1.3选择操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

4.1.4交叉与变异．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

4.1.5迭代更新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

4.2应用实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

4.2.1案例选取与描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

4.2.2算法运行过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

4.2.3结果评估与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

4.3算法优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

4.3.1现有问题识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

4.3.2优化策略提出．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

4.3.3实验验证与效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

结论与展