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用于微电网在电力系统中的改进遗传算法优化，仿真运行-Improved Genetic Algorithm for micro-grid power system optimization, simulation run
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包含粒子群算法、遗传算法、网格搜索法优化的支持向量机代码-Particle swarm algorithm, genetic algorithm, the grid search method optimization of support vector machine (SVM) code
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用于微电网在电力系统中的改进遗传算法优化，仿真运行-Improved Genetic Algorithm for micro-grid power system optimization, simulation run
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在栅格环境下，采用遗传算法实现静态全局路径规划-In a grid environment, using genetic algorithm static global path planning
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采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。
利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。
用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题
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可用于遗传算法采用栅格法进行路径规划中构建栅格地图(It can be used in genetic algorithm to construct raster map by grid method.)
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提出网格选取法，在保证变压器不过载运行的同时，灵活规划电动汽车的充电时段。进而基于峰谷分时电价构建了充电电费支出最小的目标函数，并基于遗传算法设计了求取最优网格选取结果的方法与步骤(A grid selection method is proposed to flexibly plan the charging time of electric vehicles while ensuring that the transformers are not in operation. Then, ba
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