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Grid technologies have progressed towards a service-oriented paradigm that enables a new way
of service provisioning based on utility computing models, which are capable of supporting diverse
computing services. It facilitates scientific applicat
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栅格环境下用遗传算法实现对路径的规划，c++6.0编写-Grid environment using genetic algorithm for path planning
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本文主要研究 LS-SVM 算法的基本原理及基于其实现时间序列预测
的方法。针对超参数选择困难的问题，采用多级网格搜索和遗传算法的方法对
超参数的取值进行优化-This paper studies the basic principles of the LS-SVM algorithm and time series prediction based on its implementation. Difficult to select for hyper parameter, multi
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用于微电网在电力系统中的改进遗传算法优化，仿真运行-Improved Genetic Algorithm for micro-grid power system optimization, simulation run
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包含粒子群算法、遗传算法、网格搜索法优化的支持向量机代码-Particle swarm algorithm, genetic algorithm, the grid search method optimization of support vector machine (SVM) code
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基于遗传算法的IEEE30节点无功优化程序，针对电网的电压损耗作为目标函数进行了优化，优化的目标是使得网损达到最小值。-IEEE30 node reactive power optimization based on genetic algorithm, in view of the grid voltage loss as objective function is optimized, the goal of optimization is to achieve minimum networ
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建立LibSVM预测模型，基于网格算法、粒子群算法、遗传算法优化了模型参数，并由最终模型预测了给定切削参数下零件的粗糙度等级。-Establish LibSVM prediction model, grid-based algorithm, particle swarm optimization, genetic algorithm to optimize the parameters of the model, the final model prediction given by the c
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priority based grid computing scheduling using genetic algorithm and pso
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用于微电网在电力系统中的改进遗传算法优化，仿真运行-Improved Genetic Algorithm for micro-grid power system optimization, simulation run
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在栅格环境下，采用遗传算法实现静态全局路径规划-In a grid environment, using genetic algorithm static global path planning
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文章以含有蓄电池、光伏、风机以及负荷的微电网为研究对象，在考虑蓄电池充放电约束、微电网与电网功率交换约束等条件下，建立了以负荷平均供电单价最小为目标的日前优化调度模型。并利用改进交叉算子的遗传算法进行求解。以某典型微电网为例进行建模与求解，得到了微电网日前优化调度方案，实现了微电网的经济稳定运行(Taking the micro-grid with storage battery, photovoltaic, fan and load as the research object, consid
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路径规划，基于一种遗传算法的路径规划方法，利用栅格法，成功实现了避障路径规划。(Path planning, a method of path planning based on genetic algorithm and grid method, has successfully realized obstacle avoidance.)
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采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。
利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。
用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题
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可用于遗传算法采用栅格法进行路径规划中构建栅格地图(It can be used in genetic algorithm to construct raster map by grid method.)
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用遗传算法求解电网规划问题，双层算法求解，上层为遗传算法，下层利用拉格朗日对偶线性化后求解(Genetic algorithm is used to solve the power grid planning problem, double-layer algorithm is used to solve the problem, the upper layer is genetic algorithm, and the lower layer is solved by Lagrange dua
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利用遗传算法对电动汽车有序充电进行优化；优化目标包括充电费用最低，充电时间达到要求（电动汽车充到足够的电）
考虑电动汽车充电对电网负荷的影响，使负荷峰谷差最小(The genetic algorithm is used to optimize the orderly charging of ev.The optimization goals include the lowest charging cost and the required charging time (the electric
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提出网格选取法，在保证变压器不过载运行的同时，灵活规划电动汽车的充电时段。进而基于峰谷分时电价构建了充电电费支出最小的目标函数，并基于遗传算法设计了求取最优网格选取结果的方法与步骤(A grid selection method is proposed to flexibly plan the charging time of electric vehicles while ensuring that the transformers are not in operation. Then, ba
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