改进的小生境遗传算法

资 源 简 介

改进的小生境遗传算法

详 情 说 明

改进的小生境遗传算法在变压器故障预测中的应用

传统遗传算法在解决复杂优化问题时容易陷入局部最优解，而改进的小生境遗传算法通过引入特定的机制来维持种群多样性，有效避免了这一问题。在变压器故障预测领域，这种算法展现出独特优势。

算法核心改进点主要体现在三个方面：首先，采用动态小生境半径技术，根据进化代数自动调整个体间的相似度判定阈值；其次，引入精英保留策略的特殊变体，确保优质基因不会在进化过程中丢失；最后，设计了自适应交叉和变异概率机制，使算法在早期保持较强全局搜索能力，后期则侧重局部精细搜索。

应用于变压器故障预测时，算法将各类故障特征参数作为输入维度，通过优化特征权重组合来构建更准确的预测模型。与传统方法相比，这种改进算法能更好地区分故障类型的细微特征差异，特别是在处理多类故障同时存在的复杂工况时表现突出。

实际应用中需注意两个关键参数设置：小生境拥挤度因子的选择直接影响算法收敛速度，而特征空间的合理归一化则关系到距离度量的准确性。通过大量实验验证，这种改进算法将预测准确率平均提升了15%-20%，特别对早期潜在故障的识别效果显著。