【摘 要】
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差异进化（differential evolution,DE）算法在求解电力系统有功优化的问题上易陷入局部最优,因此在其基础上引入混沌算法的Logistic映射,形成混沌差异进化（chaotic differential
【机 构】
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重庆邮电大学自动化学院,武汉铁路职业技术学院机车车辆工程系
【基金项目】
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重庆邮电大学教育教学改革项目（XJG1522,XJG1416）, 重庆市高等教育教学改革研究重点项目（132016）
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差异进化（differential evolution,DE）算法在求解电力系统有功优化的问题上易陷入局部最优,因此在其基础上引入混沌算法的Logistic映射,形成混沌差异进化（chaotic differential evolution,CDE）算法。该算法在迭代后期,使固定取值的搜索步长和交叉算子在一定范围内随机取值。为验证算法的实用性,利用Matlab软件,将DE和CDE在IEEE30节点测试系统上进行电力系统有功优化仿真。仿真结果表明,CDE算法扩大了搜索范围并且增加了种群多样性,能获得搜索质量
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