电力系统经济负荷分配的人工免疫混沌优化算法

提出了一种用于求解复杂电力系统经济负荷分配问题的新的人工免疫混沌优化算法,该算法融合了人工免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点。在优化过程中,人工免疫算法通过克隆选择、克隆扩增和高频变异形成记忆细胞,并将其作为最优解的近似解,然后按混沌运动规律在近似解的邻域内进行局部搜索,进而获得精确的最优解。多个算例仿真结果表明,所提出的算法能够有效地解决经济负荷分配问题。