[发明专利]一种基于自适应遗传算法的无线供电路径配置方法

权利要求书

1.一种基于自适应遗传算法的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述方法包括：

(1)依照供电路段功率覆盖率构建了多目标数学模型，将供电路径配置问题转化为组合优化的数学模型；

(2)根据实际情况随机初始化一组符合特定经验要求的种群，作为自适应遗传算法迭代运算的初始种群；

(3)基于混合整数、0-1编码的染色体编码方式对初始种群进行编码；

(4)采用自适应遗传算法根据迭代进度自适应调整两个子目标函数权重值，求解目标函数较优解。

2.根据权利要求1所述的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述的步骤(1)具体包括：

(11)为实现更好的供电路径配置，确定多目标优化问题的两个子目标分别为总路径功率完全覆盖率和整体系统经济效益；

(12)确定系统各项已知参数，包括：总路径长度、运输车的运行功率P_A、类型为S的供电路段的供电功率P_S、类型为S的供电路段的经济成本e_s，根据已知项建立简化的功率覆盖模型；

(13)根据模型，建立简化的经济效益模型：

式中，N为路径总长度L分割后小路段的总数，i为小路段编号，s为供电路段类型编号，e_s为类型为s的供电路段的经济效益值，M_is表示在第i段小路段上铺设了类型为s的供电路段；

(14)采用加权法将上述两个优化目标构造为一个整体木匾评价函数，用于遗传算法计算最优值。

3.根据权利要求2所述的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述的步骤(12)具体包括：

(121)设供电路径系统总长度为L，将总长度L离散分割成N个长度为1的小路段。

(122)类型为S的供电路段的功率覆盖距离R_S可按如下公式计算：

R_S＝P_S/P_A；

(123)假设在位置L_is铺设S类型的供电路段M_is，任意离散分割后的小路段(L_j)与供电路段的距离可用表示如下式：

d(M_is，n)＝L_j-L_is (j＞i＞0)；

(124)此供电路段M_is对总路径中任意小路段的功率覆盖概率为：

即当任意小路段与供电路段M_is的距离大于0且小于R_s时，就认为此小路段被供电路段M_is所覆盖，覆盖概率为1；若距离不在供电路段M_is的覆盖范围内，则被覆盖概率为0。

(125)系统运行总路径的覆盖率可用定义如下式：

4.根据权利要求2所述的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述的步骤(14)具体包括：

(141)设定两个子目标函数的权重值w_c和w_s，并满足加权条件w_c+w_s＝1；

(142)采用加权法将两个子优化目标构造成一个单一评价函数：

F＝w_c·f₁+w_s·f₂。

5.根据权利要求1所述的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述的步骤(3)具体包括：在位数为长度L的染色体上，规定“0”为没有在此小路段铺设供电路段；若为非0实数则表示在此小路段铺设了供电路段。

6.根据权利要求1所述的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述的步骤(4)具体包括：

(41)根据更新后的评价函数求得种群中每一个体的适应值；

(42)通过选择、交叉与变异更新种群；

(43)重复步骤(41)(42)直到达到最大迭代次数。

7.根据权利要求5所述的无线供电路径配置的方法，其特征在于，所述的步骤(41)具体包括：

(411)设定w_c初始值为w_cmin，w_cmin值是权重值w₁的最小值，其值可根据经验设定；

(412)根据加权条件w_c+w_s＝1计算权重值w_s的数值；

(413)获取当前迭代次数t，根据自适应公式来更新w_c的值，所述自适应公式：

f＝w_cmin+(t²/T²)·(w_cmax-w_cmin)，

式中，t为当前迭代次数，T为最大迭代次数，w_cmax是w_c的最大取值。