（电力系统及其自动化专业论文）发电机组励磁系统参数辨识方法的研究与应用.pdf

5 查查查堂堡主兰垡堡塞 一 a b s t r a c t t h em o d e r n p o w e rs y s t e m i sc o m i n gi n t oa na g eo fb i gs c a l e ，h i g hv o l t a g e ， a n dl a r g ec a p a c i t y t h er e q u i r e m e n to ft h eg e n e r a t o r ss t a b i l i t yh a sb e c o m em o r e a n dm o r eh i g h e r t h ee x c i t a t i o ns y s t e mp l a y sav e r yi m p o r t a n tr o l ei np o w e rs y s t e m t r a n s l e n ts t a b i l i t yc o n t r o l l i n g s o ，i ti sn e e d e dt op a yap a r t i c u l a rr e s e a r c ht o t h ee x c i t a t i o ns y s t e m ，a n dt oe s t a b l i s ht h ee x c i t a t i o ns y s t e mm o d e ll i b r a r yi nt h e p o w e rs y s t e ms i m u l a t i o ns o f t w a r e s t h ep e o p l ew h oi nc h a r g eo ft h ep o w e rn e t w o r k d i s p a t c h i n gc a nu s et h es i m u l a t i o ns o f t w a r ew i t ht h e1 i b r a r yt od o ap r e c i s e l y s t a b i l i t ya n a l y z e t h i st h e s i ss t u d i e dt h et h e o r i e so ft h ee x c i t a t i o ns y s t e m s p a r a m e t e ri d e n t i f i c a t i o n a ni d e n t i f i c a t i o np r o g r a mb a s e do nc l a s s i ct h e o r ys u c h a sf f 叮l s ea n dp l p fi sd e v e l o p e d as a t i s f y i n gi d e n t i f i c a t i o nr e s u l ti sa c c o m p l i s h e d u s i n gt h ep r o g r a m a c c o r d i n gt ot h ed i f f i c u l t n e s se n c o u n t e r e di nt h ei d e n t i f y i n g ， t h et h e s i ss t u d i e dt h e o p t i m i z et h e o r y b a s eo nt h e g e n e t i ca l g o r i t h m s a n i d e n t i f i c a t i o np r o g r a misa l s od e v e l o p e dt od ot h ei d e n t i f i c a t i o no ft h ee x c i t a t i o n s y s t e m sp a r a m e t e r s t h er e s u l ts h o w st h a tt h ei d e n t i f i c a t i o np r o g r a mw h i c hb a s e o nt h eg e n e t i ca l g o r i t h m sh a sas t r o n gr o b u s t n e s sa n da h i g ha c c u r a c y a tl a s t ，a l l t h ee x c i t a t i o n sp a r a m e t e r si d e n t i f i e da r ep r o v e dt ob ec o r r e c tt h r o u g ht h ep o w e r s y s t e ms i m u l a t i o ns o f t w a r ep s a s pa n dp s s e k e y w o r d s ：e x c i t a t i o ns y s t e m ；p a r a m e t e ri d e n t i f i c a t i o n ：f f t l s e ：p l p f g e n e t i ca l g o r i t h m s ：p s a s p ：p s s e 第1 i l 页 东南大学硕士学位论文 学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 论 电 文 括 签名：缒嘞垣) 关于学位论文使用授权的说明 签名：陋铆繇牝吼堡 第1 页 1 1 背景 第一章绪论 随着我国电力系统的迅猛发展，超高压输电线路和大容量机组的相继投入，给电力系统 动态稳定计算、策略研究、安全监控、事故分析等带来更高的要求。在计算机与高级应用软 件不断发展的今天，正确的元件模型和符合实际的电网参数则是基础。目前所用的电力系统 仿真计算程序( 如中国电科院研制的电力系统分析综合程序p s a s p ；美国p t i 公司的p s s e 等) 虽然都给山了发电机、励磁系统等数学模型，但缺少实际参数，在计算中只能使用工厂 或手册的典型数据，或者不得己而采用简化模型。由于数据不全，且未计及涡流、磁滞、饱 和等运行工况的影响，所以计算结果常常与实际不符，严重影响了暂态稳定计算的准确眭和 可信度。这些 青况已经为国内外的一些文献所证实。以江苏电网为例，在以往的暂态稳定计 算中，一般采用不考虑励磁系统作用的毋恒定模型。采用这种模型的弊端是使得多数情 况下的计算结果偏于保守，不能有效地充分挖掘机组潜力。暂态稳定研究表明，用现场工业 试验取得的励磁系统详细模型比采用励恒定模型暂态稳定极限可提高4 6 “7 “”。在 经济高速增长的今天，负荷量急剧攀升用电的供需矛盾越来越突出，省内一些工业区出现 供电缺口不得已而拉闸限电的情况下就更迫切的需要开掘电网潜力，以在晟大程度上满 足用电需求。有鉴于此，近年来国内电网对四大参数( 即发电机、励磁系统、调速系统和综 合负荷模型的参数) 测试和动态建模的呼声相当高在1 9 9 0 年全国电网会议上被列为急需 解决的课题之一“0 1 。换句话说，就是到了彻底搞清楚电网参数的时候了。 由于以前采用e q 恒定模型的电网暂态稳定已不能够满足现在的要求，所以要求在使 用现有仿真软件进行电网暂态稳定仿真计算时必须考虑励磁系统的作用，以使得仿真结果更 接近电网运行的实际情况。所幸的是在目前流行的各种仿真软件中都自带一些固定的励磁系 统标准模型，在计算时可以直接调用，这给系统仿真分析带来了极大的便利。例如，在江苏 电网调度所目前使用韵p s a s p 软件以及美国p t l 公司研制的p s s f _ , 电力系统仿真软件就自 带多种固定的励磁系统标准模型。如果能将系统中各种类型的励磁系统原模型转换为这些软 件中的标准模型，这将给系统分析和运行调度人员提供很大方便。但是目前的问题是实际电 网中机组的励磁系统分别由国内外许多厂家生产，其模型结构和参数整定标准不统一，原模 型和仿真软件提供的标准模型不一致。这就导致仿真软件的模型库不能够直接使用。必须经 过参数辨识这一步骤，根据电网机组励磁系统的原模型的输入输出特性，使用数学方法将其 辨识为仿真软件模型库里的标准模型。换言之，即是确定仿真软件标准模型的参数，使之具 有和励磁系统原模型相同或相近的动态特性以供仿真软件调用，使仿真结果能更准确地反 映电网实际情况。 本论文的研究工作是以江苏电力公司2 0 0 3 年熏点项目大型发电机组励磁系统、p s s 的参数辨识、优化及建模的研究为基础的。此项目的工作是首先通过现场测试等手段，确 定江苏电网大型机组励磁系统的原模型参数，然后通过仿真软件p s a s p 的自定义建模功能建 立原模型，继而，使用参数辨识的方法，把原模型辨识为两种软件下的标准模型，使得仿真 软件可以宜接调用，进行电阿暂态分析。在此项目中，励磁系统的参数辨识工作是一个重要 的内容。根据项目要求，本文进行了参数辨识基本理论和方法的研究。并将之应用到实际的 第1 页 查壁查堂堡主堂垡垫壅 励磁系统参数辨识中来，编制了励磁系统a v r 及p s s 参数辨识程序，使用这些程序进行了励 磁系统参数辨识工作，取得了令人满意的结果。另一方面，本文针对励磁系统高阶非线性环 节辨识困难的问题，进行了遗传进化类方法的理论研究，采用遗传算法，编制了新的励磁系 统参数辨识程序，也取得了比较满意的结果。比较基于经典辨识方法的程序，遗传算法应用 在励磁系统参数辨识中体现出很强的适应能力，对于高阶、非线性模型的辨识效果大大好于 原有程序，人工调整的成分大为缩减，不仅提高了辨识结果的精确性，也提高了辨识结果的 可信度。 1 2 电力系统参数辨识的研究概况 系统辨识( s y s t e mi d e n t i f i c a t i o n ) 是现代控制理论的一个分支。在现代控制领域中，控 制理论阐述控制设计的准则，状态估计给出系统运行的状态，而系统辨识则是建立数学模型 的依据。三者相辅相成，缺一不可。系统辨识简言之，即为“动态建模”，即利用被控制系 统的输入、输出数据，经计算机数据处理后，估计出系统的数学模型。现代科学的发展，对 数学模型的需求愈加迫切。在工程领域上各类系统的动态计算、分析都要有精确的数学模型。 现代控制工程中设计、调试及在线控制一个系统都需要建立实时系统的数学模型和实测参 数。在电力系统中，暂态稳定计算离不开系统的数学模型，包括发电机、原动机、各类控制 系统及负荷模型等。 在实际系统中，根据对待测系统的了解程度可以较形象地把系统分为三类，即： ( 1 ) 黑箱( b l a c kb o x ) ；对系统一无所知，其模型结构、阶数、参数等均未知。 ( 2 ) 灰箱( g r e yb o x ) ：对系统部分了解，如已知模型结构、阶数、待测模型参数。 ( 3 ) 白箱( w h i t eb o x ) ：系统模型可用物理机理写山。 电力系统中的辨识建模多数属f 灰箱建模，如发电机、原动机及其控制系统中的励磁系 统、调速系统等】。 电力系统本质上属于高阶、非线性、复杂的随机系统范畴，所以把参数辨识技术应用于 电力系统比其它工程领域显得困难。此外，电力系统的动静态过程属于快过程，给在线辨识 的速度和方法上带来困难，不过，由于研究背景的特点要求，本文所做的励磁系统辨识是一 种离线辨识。 在目前比较成熟的系统辨识方法中。最小二乘估计、卡尔曼滤波等是比较行之有效的估 计方法，但是多数适宜于线性系统。以往电力系统大都采用线性化一类的近似方法，本文对 此类方法进行了一系列的研究，并且应用这些理论进行了实际的励磁系统模型参数辨识，取 得了一定的成果。但是，在实际应用中也发现，这些方法由于本身就是一种线性化近似，这 就容易产生不准确及收敛性等问题，尤其是辨识模型阶数较高，或者出现非线性环节的时候， 辨识的效果差强人意，需要经过一些人工修正，才能达到满意的结果。因此，有必要研究直 接面对电力系统非线性本质的参数辨识方法。 非线性系统的参数辨识方法目前大都以优化为基础。从其原理上大体可分为三类。 ( 1 )爬山类方法 ( 2 )随机类方法 ( 3 ) 模拟进化类方法 有必要寻找一种既具有良好收敛性、全局性和鲁棒性又具有较高计算效率的方法。而模 拟进化类方法就是适应这样的要求而诞生的。与常规的确定性搜索方法相比，模拟进化方法 9 第2 页 东南大学硕士学位论文 具有以f 的特点。 ( 1 ) 适用范围较广。只要所求解是可计算的，无可微性、连续性等要求。不是从 一点出发沿一条线而是在整个空间寻优，因此能够找到全局最优解或近似全 局最优解。 ( 2 ) 具有_ 并行处理特征。易于并行实现。 ( 3 ) 属于随机性优化方法，在搜索策略中引入了适当的随机因素，原理上可以以 较大的概率找到优化问题的全局最优解。 鉴于模拟进化类方法的上述优点，本文对参数辨识的遗传算法的应用进行了一定的研 究，编制了相应的程序，并对实际发电机组的励磁系统进行了参数辨识。实践证明，模拟进 化参数辨识方法较之传统参数辨识方法具有更好的精确性、全局性、鲁棒性1 。 1 3 论文主要工作 本文主要研究了基于经典辨识方法以及梭拟进化方法的系统辨识理论，根据这些理论开 发了相应的辨识程序，应用于实际的发电机励磁系统a v r 及p s s 的参数辨识，并取得了令人 满意的结果。 第二章较为详细地阐述了系统辨识概念的基本理论，发展，以及现状。 第三章主要对使用经典辨识方法( 频域的f f f l l s e 法和对域的2 l p f ) 进行励磁系统参数 堂识# 行了研究- 包括辨识理论，具体的处理方法，辨识程序的简单流程，实际励磁系统的 辨识结果，以及经典辨识方法的缺点与不足等。 第四章针对前一章提出的模型高阶非线性环节的辨识困难问题，引出基于模拟进化方法 的遗传算法参数辨识理论。详细介绍了该理论的背景、原理、发展及实际应用。 苎五章详细论述了基于遗传算法的参数辨识程序的设计思想，流程，一些问题的具体处 理手段，并使用电力系统仿真软件同过系统仿真检验了辨识程序辨识结果的正确性。 0 第六章是本文的结论，对前面工作的总结，以及对以后研究工作的展望。 第3 页 查塑查堂堡圭兰些墼一一 第二章系统辨识的基本理论 随着计算机技术的飞速发展对数学模型的要求早已突破传统的自然科学和工程领域a 系统辨识则是适应这一现象而产生的新兴学科，目前，它的理论正在逐步成熟，而实际的应 用正是方兴未艾。本章将主要介绍系统辨识的基本概念，以及发电机组励磁系统参数辨识的 主要特点。 2 i 基本概念 2 1 1 模型 模型是对实际系统本质的简化描述，这包含两层涵义： ( 1 ) 模型必须能够正确描述系统的本质： ( 2 ) 模型应该尽量简单。 模型的精确性和简单性之间往往存在着矛盾，一般需要根据对模型的要求找出这两者的 折衷解决办法，这经常成为建立系统模型的关键， 现有的模型大体可分为物理摸型和数学模型两太类。物理模型是根据相似原理构成的一 种物理模拟，通过模型试验来研究系统的特性，电力系统动态模拟就是典型的例子。数学模 型以数学表达式来描述实际系统的特性，通过数字仿真计算来分析其过程。物理模型具有物 理概念明确、能自然包含各种复杂物理因素的优点，但模型实验代价高且费时费力，有的情 况因受到实际限肯4 而不能进行模拟。数学模型虽然有时候难以包含所有物理因素，但随着计 算机技术的迅速发展，用数字仿真计算进行分析研究已经越来越显示出其简便、灵活、代价 小等优越性。因此，这两种模型因特点互补而并存，甚至发展出将两者综台在一起的混合模 拟技术”。 2 1 2 建模 数学模型的建立通常有两种途径。 一种途径是按照机理建模，即根据系统的内在机理，按照基本物理、化学等定理和定律 来导出模型，所得模型称之为机理建模，比如描述同步电机过渡过程的派克( p a r k ) 方程、 描述感应电动机的滑差方程等。按机理建模的优点是：用连续时间模型( 如微分方程) 描述， 模型参数的物理概念清晰，便于计算和分析。但机理模型是在一定的假设和简化条件下得出 的，具有一定的局限性。对一些较复杂的生产过程和一些实际因素，有时难以描述或无法计 及。 另一种途径是根据建模对象的运行及实验数据建立模型，这类方法称之为辨识建模，所 得模型称之为非机理模型，也称之为输入输出模型。辨识建模的特点是；无需确切知道系统 的内部结构和参数；用现场辨识动态建模，可计及运行中的一些实际因素；适用于一些物理 机理尚不清楚或难以用简单规律描述的动态过程，但是其物理意义不明确。 由于辨识建模从原理上讲仅仅需要利用输入输出信息，即只关心其外特性，在建模过程 中可以对系统内部过程所知不多，因此可以把系统( 也称过程) 看成“黑箱”。与此相反， 我们把机理建模称为“自箱”建模。对于许多系统( 如电力系统) 来说，其内部机理大体是 已知的，因此可以按照机理列出数学模型方程，但模型参数却不知道。这时可按机理先列出 第4 页 东南大学硕士学位论文 数学模型，再利用系统辨识求出参数。这种方法可称之为“灰箱”建模。灰箱建模既具有物 理概念明确的优点，又可以获得系统的实际参数，因此应该尽量采用“。 2 1 3 系统辨识 由于系统辨识是- - f 新兴学科，所以迄今为j e 还没有统一的系统辨识定义。常用的定义 有： 定义一( z a d e h1 9 6 2 ) 一一辨识是指在输入和输出数据的基础上，从给定的一组模型中 确定一个与所测系统等价的模型。 定义二( l l j u n g1 9 7 8 ) 一辨识是按规定准则在一类模型中选择一个与数据拟合得最 好的模型。 上述两定义，定义一较为严格，但是要找出一个与实际系统完全等价的模型是比较困难 的，甚至有些时候是不可能的。而按照定义二，辨识的实质可理解为数据拟合的优化，比较 切合实用。可用图2 1 来说明辨识建模。 在 识 可 令 图2 1 辨识建模 j e = ，( p ) 找出模型m a 庐，庐为给定模型类，使 1 2 第5 页 2 1 棚数期恸 删煅然 b 窭| | 谐嚣腹 一 查堕查兰堡主兰垡堕塞一 系统即被辨识 j e 斗m i n m a i 拍l 2 2 2 3 由上述分析可见：数据，准则及模型构成系统辨识的三要素。而模型的精度由j e 决定 ( 也即由e 决定) 1 1 1 1 。 2 2 励磁系统参数辨识的基本特点 ( 1 )励磁系统( 含a v r 和p s s ) 是一个灰箱系统。前文有述：灰箱系统是指对系统 已经有部分了解，如已知模型结构、阶数，待测的只是模型参数。 ( 2 ) 励磁系统是由a v r 和p s s 两部分组成的系统，p s s 的输出是a v r 的一个输入 量，辨识的时候可将二者分开辨识。 ( 3 ) a v r 和p s s 都可作为单输入单输出系统来进行辨识处理 ( 4 ) 励磁系统的参数确定之后，就以这个参数整定设备，投入运行，一般不会频繁 调整。所以励磁系统的参数辨识可以是离线辨识。 ( 5 ) 励磁系统往往具有高阶、非线性环节，对于这种模型的辨识传统方法往往力不 从心而遗传进化方法是一种另辟蹊径的尝试。 在进行励磁系统参数辨识研究的时候，要时时注意励磁系统的上述特征，结合理论，才 能够做出实际有效的工作来。 第6 页 第三章励磁系统经典辨识方法的研究 根据辨识理论，辨识方法可分为经典辨识法和现代辨识法两类。经典辨识法是与经典 控制理论相对应的，其建立的数学模型如时域脉冲响应，幅频特性等均属此范畴；现代辨识 法适应现代控制理论的需要其建立的数学模型有状态空间方程、差分方程等。经典辨识法 所获取的数学模型不论是时域的脉冲响应，还是频域的频率特性，均属于非参数型。但这些 特性可以进一步用动态拟合的方法，求得其传递函数，即所谓间接辨识法。而现代辨识法求 得的数学模型为状态空间方程或差分方程，属于参数型。因为是一步求得参数、故又称为直 接辨识法。此外，从辨识数据的处理过程看，辩识又可分为离线辨识和在线辨识两种。前者 把辨识过程分为两个步骤：第一步，在现场用磁带记录仪录取数据，第二步，离线用计算机 处理数据以获取数学模型。这一种方法多半用于非参数辨识，间接求取数学模型。后者则用 微机在线处理数据，直接求得参数型模型，并可进一步用于适应性控制，构成在线辨识数学 模型。 在本章中，将研究两种基于经典辨识理论的辨识方法时域法( p l p f 法) 与频域法 ( f f t l s e 法) 。 3 1 分段线性化函数法( p l p f 法) 电力系统为一连续系统，故不能采用离散系统的处理方法，将采样点数据直接进行最小 二乘法处理，而需通过一定的变换才能采用p l p f 法。 p l p f 法是基于e e 模型的辨识方法n 设待辨识系统为一单输入单输出横型： y ”4 - a 一i y “+ a l y 4 - ao y 。= po uo + b l u l + + d i u 3 - 1 e e 模型方法的基本思想就是根据u , y 的离散采样数据求u 。y 。( k _ 1 2 ) 的离散值， 将3 - 1 式求积分，设法求出u , y 的多重积分，然后估计模型参数值。由于上式中估计参数与模 型成线性关系，因此可直接应用离散的最小二乘辨识的方法。 考虑到u ，y 的多项微分值不易获取，一般可用多重积分求解。对于解决积分求解选用 分段线性多项式函数法。 假设为零初始条件，对3 1 式求积分为： 1 4 y ( t ) + a 。弘d s + 十a 07 t p 吲= p 。7 。) + oo o 0j 邯一f p ( s ) d s ” 这样就把问题转化为只要求出u 和y 的重积分，估计模型就成为代数方程了。 用离散数据向量与一个函数的内积表示输入输出，即： 第7 页 东南大学硕士学位论文 y ( t ) _ - y 7 o ( t ) 式中， m ( t ) - 中。( t ) ，中。( t ) o 。( t ) 】7 定义分段线性多项式如下： 中。( t ) = ， l 1 里t 0 c 1 0 。其它 m ，c t ，2 f m ( i - 1 ) t v g t 地。 图3 1 3p s s ep s s 标准模型( i e e e s t ) 将此模型经过参数辨识得出两种目标模型的参数如下表 ( 1 ) 目标模型一：p s a s p 软件p s s 标准模型参数： k q lk q 2 k q 3 kv s m a x 7 0 o000 0 3 v s t a i n t q t 1 et 2 e t 3 e 0 0 3 1 0 0 6 1o 2 0 0 5 o 2 t 4 e o 0 5 ( 2 ) 目标模型二：p s s e 软件p s s 标准模型( i e e e s t ) 参数 a 1 -a 2 a 3 ， a 4a 5 o 0 6 1o 0 0 1 7o o0 a 6t 1 t 2 ， t 3 t 4 第2 2 页 东南大学硕士学位论文 oo 3o 0 3 o 30 0 3 t 5t 6 k sl s m a ) (l s m i n o 31 05 0o 0 5- o 0 5 v c u v c l 0 0 将上述辨识模型代入双机系统进行仿真试验，在同样的故障信号下与原模型进行动态性 能比较。仿真结果比较图如下： ( 1 ) 功角仿真比较： 3 0 图3 1 4 p s s 模型功角方真比较图 第2 3 页 图3 1 5p s s 模型励磁电压仿真比较图 以上给山了典型机组的a v r 与p s s 模型参数辨识仿真检验的结果。给出了原模型框图， 自定义模型框图，以及两种软件下选定的标准模型的框图，并给出了两种标准模型参数的辨 识结果。通过在双机系统中的仿真，比较了原模型与两种辨识模型励磁系统作用下的功角波 形图和励磁电压波形图。通过以上系列的仿真比较结果可以看出，辨识模型与原模型的仿 真曲线无论是功角变化曲线还是励磁电压变化曲线的趋势基本一致，动态性能是很接近的， 也就说明，辨识模型与原模型的特性致，参数辨识的结果是正确的。 第2 4 页 东南大学烦士学位论文 3 6 关于励磁系统经典辨识方法的讨论 本章论述的两种辨识方法都是基于晟小二乘理论的经典辨识法，只是对信号的处理方式 有不同。p l p f 采用了分段线性化的办法用分段无限可积函数来近似特性曲线，而f f r 几s e 法则是通过f b - t 变换将实域信号转换为频域，获得其幅频相频特性，再通过参数拟合而获得 辨识结果。这两种方法都无法从根本上解决高阶非线性模型的辨识困难问题。甚至某些模型 的辨识结果如果没有人】：调整，离最优解的距离是非常远的。 在使用上述两种方法时，需要注意点。对于一个单输入单输出模型： y ”+ a ”一l y 肛。+ a 1 y 。十ao y o = po uo + d iu 1 + + p u 进行辨识后，所求得的参数伍”- 。，。，o l 。，p 。，1 3 。，1 3 。，并不是仿真软件模型所需要的参数。 还要根据模型传递函数框图，确定其参数与a 。，伍。，0 。，d 。，p ，1 3 。的关系，才能最终求 得我们想要的鲒果。而这种关系又往往是一种高阶非线性的关系，给我们的求解带来麻烦。 以上的问题，促使我们研究种直接面对电力系统非线性本质的参数辨识方法。 3 2 第2 5 页 查堕查兰堡主生垡笙兰 第四章基于遗传算法的励磁系统参数辨识 上一章已经讨论了基于经典辨识理论辨识方法的一些不足之处，这些不足都是在进行励 磁系统辨识过程中逐渐体会出来的，特别是对于高阶非线性系统辨识过程的困难- 这些体会 成为了本文继续寻找更有效，更精确，鲁棒性更好的辨识方法的动因。 事实上，励磁系统的参数辨识是一种优化过程。即寻找一组最优的参数，使辨识目标模 型的动态性能最接近给定的动态性能曲线。在工业工程中，许多最优化问题性质非常复杂， 很难用传统的优化方法来求解。早在本世纪4 0 年代，就有学者开始研究如何利用计算机进 行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究 工作。进入6 0 年代后，美国密执安大学的h o l l a n d 教授及其学生们受到这种生物模拟技术 的启发，创造出了一种基于生物遗传相进化机制的适合于复杂系统优化计算的自适应概率优 化技术遗传算法。 近年来，由于遗传算法解决复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用， 使这种算法受到了广泛的关注。作为一种有效的全局搜索方法，遗传算法从产生至今不断扩 展应用领域，比如 ：程设计、制造业、人工智能、制造业、计算机科学、生物工程、自动控 制、社会科学、商业和金融等，同时应用实践叉促进了遗传算法的发展和完善。本章以下内 容将对遗