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優(yōu)化前，該高壓繞組采用中部進線方式，有96段，劃分為48單元，上下24個單元以高壓入線端為中心對稱排列。僅考慮從高壓入線端入波的情況，沖擊波是標(biāo)準(zhǔn)全波。每一種參數(shù)的遺傳算法都重復(fù)計算10次，得到平均意義下該參數(shù)每一代的好適應(yīng)值和平均適應(yīng)值，用于算法比較。
基于單元編碼的遺傳算法為了便于說明問題，下面僅考慮一種決策變量，即每單元的線圈類型。在此簡化之下，沒有約束條件。本文介紹的遺傳算法采用位串編碼方式，24位基因?qū)?yīng)于繞組上半部24個單元，每個位點上等位基因的取值范圍為19，分別代表連續(xù)式、二段內(nèi)屏蔽屏14匝、四段內(nèi)屏蔽屏14匝。易知算法的編碼空間規(guī)模為1022。
本算法的目標(biāo)函數(shù)，這是一個小化問題。再用將當(dāng)代種群中大的目標(biāo)函數(shù)值減去其它個體目標(biāo)函數(shù)值的方法，使小化問題轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)全為正數(shù)的大化問題，便于遺傳算法操作。算法的選擇方式采用比例式選擇，雜交算子采用單點式雜交方式，變異算子采用在1至9的范圍內(nèi)選取均勻分布的隨機整數(shù)方法。種群的初始值由在1至9的范圍內(nèi)均勻分布的隨機整數(shù)產(chǎn)生。
本文首先應(yīng)用了基礎(chǔ)參數(shù)遺傳算法，然后對其進行改進。基礎(chǔ)算法參數(shù)為：種群規(guī)模為10，雜交概率為0.8，變異概率為0.1，采用比例式選擇，并采用了讓算法加速收斂的方法。對于基礎(chǔ)遺傳算法的改進主要體現(xiàn)在：在計算過程中對種群規(guī)模、雜交概率、變異概率等遺傳參數(shù)值的設(shè)置進行了比較。
基于傳統(tǒng)設(shè)計方法編碼的遺傳算法結(jié)合有關(guān)傳統(tǒng)設(shè)計方法在繞組線圈排列方面的經(jīng)驗，采用與基于單元編碼方式相同的簡化方法，得到9位基因?？梢杂嬎愕镁幋a空間規(guī)模為107。本遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)、選擇方式、加速收斂等均與基于單元編碼方式的遺傳算法相同，同時采用算子修正法處理約束條件。基礎(chǔ)算法的參數(shù)與基于單元編碼方式的遺傳算法相同。
經(jīng)過2種遺傳算法的優(yōu)化，該變壓器的目標(biāo)函數(shù)分別下降為工廠原設(shè)計的37.12和24.86，優(yōu)化的結(jié)果令人滿意。對比工廠設(shè)計結(jié)果和優(yōu)化結(jié)果的線圈排列方式可知，除了個別單元的線圈類型需要進行調(diào)整外，優(yōu)化的結(jié)果基本上滿足工廠的生產(chǎn)工藝要求。
對于規(guī)模為107數(shù)量級的編碼空間來說，采用適當(dāng)?shù)姆N群規(guī)模（在本例中理想的種群規(guī)模為40左右）能加快收斂速度，同時又防止算法陷入局部優(yōu)解中去。改變算法參數(shù)的實驗表明，對于該問題而言，采用較大的種群規(guī)模能夠明顯改進收斂性能。
