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该文件是优秀论文并带有相应的源码。在Matlab软件平台上，对所提出的基于遗传算法的电力系统电力市场分段竞价交易算法进行了阶梯型报价曲线、线性报价曲线这两种常用报价曲线情况下的算例验证，计算结果显示算法的寻优效果因报价曲线性质的不同而略有区别，但两种情况均可得到优化的购电费用。实验结果证明了该算法应用于分段竞价模型的有效性和可行性，且不受报价曲线形式的限制。-The document is an excellent paper with a corresponding source code.
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This Program performs the genetic algorithm by minmax optimization for designing a P-This Program performs the genetic algorithm by minmax optimization for designing a PSS
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This Program performs the genetic algorithm by distance optimization for designing a P-This Program performs the genetic algorithm by distance optimization for designing a PSS
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线性递减权重粒子群优化算法是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 -Linear decreasing weight particle swarm optimization starting from random
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快速遗传剩余静校正方法(FGRS)
关键词： 互相关剩余静校正 遗传算法剩余静校正 快速遗传剩余静校正方法 大剩余静校正量
复杂地质地区（如复杂山地、山前带等），在野外静校正、折射或层析静校正等之后，仍可能存在大剩余静校正量，影响叠加效果。转换波剩余静校正量往往也较大，是转换波地震资料处理的难题之一。针对上述问题，研发了快速遗传剩余静校正方法，其特点是：
地表一致性
组合算法（互相关＋遗传算法）
非线性反演
快速高效
全局寻优
可解决大的纵波剩余静
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A code to call genetic algorithm handle for ANN weight optimization
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This code is for Optimal Fault Indicator sitting. so it is optimal placement of Fault indicator.Optimization is perform with Genetic Algorithm.
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用C语言编写的基于遗传算法对电力系统无功优化程序源代码，程序调试基本完成。-C language based on genetic algorithm for reactive power optimization program source code, debugging basically completed.
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a powerful approach to find the
optimal size and location of distributed generation units in a
distribution system using Genetic Optimization algorithm (GA).
The total active and reactive power losses are minimized and
voltage profile is impr
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通过遗传算法，实现了对齿轮传动系统的优化(Through genetic algorithm, the optimization of gear transmission system is realized.)
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提供了基于遗传算法的无功优化运行仿真程序。(A genetic algorithm based reactive power optimization simulation program is provided.)
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