遗传算法在堆芯燃料管理中的应用
管理类《核反应堆物理》第7部分(堆芯燃料管理)
优化问题的特点
➢ (1)该优化问题是一个与时间有关的动态规划问题;
➢ (2)由于燃料组件位置、可燃毒物数量等控制变量在可行域内是离散变 化的，因此该问题必须用通常变量优化困难得多的整数规划方法求解；
➢ (3)问题的非线性，例如堆芯的燃耗分布与堆芯功率分布之间存在着密 切的互相依赖关系；
➢ (4)目标函数与部分约束条件不能用表达式直接表示。它们的值只能通 过求解复杂的反应堆多维中子扩散方程和燃耗方程来获得；
基本物理量
3. 循环燃耗BUC和卸料燃耗Bud
– 堆芯核燃料在经历一个运行循环后所净增的平均燃耗深度称为该 循环的循环燃耗，用BUC 表示。
– 新燃料进入堆芯开始，经过若干个循环，最后卸出堆芯时所达到 的燃耗深度称为卸料燃耗深度，用BUd 表示。
4. 负荷因子
– 在给定时间间隔内（例如循环周期），电站实际提供的能量与额 定功率定值和该时间间隔的乘积的比值。负荷因子是核电厂经济 性的重要指标之一，也是衡量核电厂的设计、运行以及一个国家 的工艺水平的指标。
7.1 核燃料循环概述
燃料管理的目的
➢ 核电厂的运行成本优于常规电厂，其主要原因在于它的燃料成本相对 较低，而核电厂燃料成本的高低又取决于堆芯燃料管理的优劣。
➢ 一个优化的核燃料管理方案，可以加深燃料的燃耗深度，从而提高燃 料利用率；可以获得更均匀的堆芯热功率分布，从而有利于载出更多 热量，使得核电厂电价降低。
模拟退火法
➢ 模拟退火法是在20世纪80年代发展起来的一种随机优化方 法。它利用高温固体退火过程与组合优化问题之间的类似 性，来迭代求解优化问题。
谢谢
压水堆装料换料布置方式
3. 由周边向中心分批移动装料（外-内换料方案）
➢ 方法：新燃料组件装入堆芯周边区，然后将燃料组件逐渐向中心移动 ，而最后乏燃料组件在中心区卸下。
神经网络-遗传复合算法在压水堆堆芯换料设计中的应用
Vol. 54,No. 5May2020第54卷第5期2020年5月原子能科学技术AtomicEnergyScienceandTechnology神经网络-遗传复合算法在压水堆堆芯换料设计中的应用韦子豪1王端2'**，王东东潘翠杰1收稿日期：2019-10-24;修回日期：2020-03-15作者简介：韦子豪(1992-),男，广西隆林人，硕士研究生，应用数学专业* 通信作者：王 端，E-mail : doreenwd@网络出版时间：2020-04-14；网络出版地址：http ：〃kns. cnki. net/kcms/detail/11. 2044. TL. 20200414. 0834. 002. html(1 •中国原子能科学研究院，北京102413%.核工业研究生部，北京102413)摘要：基于大规模数据的训练，神经网络模型能迅速准确预测堆芯的有效增殖因数1母)、组件功率峰因子(Rad)和棒功率峰因子(F #H),并以这3个参数作为衡量换料方式优劣的标准，构造改进的遗传算法从大量堆芯燃料方案中迅速搜索出最优排布方案，解决了在大量堆芯换料方案中选择最优方案费时的 问题$堆芯装载方式建模时，设计二进制向量作为输入参数，有效减少了网络复杂度、提高了预测精度； 最优方案搜索时，具有独特交叉算子、选择算子的遗传算法保证了搜索结果在可行域内，并提高了搜索效率$理论分析和数值实验结果表明，包含1个隐藏层的单隐层自适应BP 网络可很好预测U ef 数据，包 含3个隐藏层的自适应BP 神经网络可较好地预测Rad 和F #H 数据，再运用遗传算法快速搜索出了较理想的换料方案，为人工智能算法在核工业中的进一步深入应用提供参考$关键词：堆芯换料优化；自适应BP 神经网络；遗传算法中图分类号:TM623. 91；TP183文献标志码:A 文章编号：10006931(2020)05082510doi ：10. 7538/yzk. 2019. youxian. 0788Application of Neural Network-Genetic Composite Algorithm in Core Refueling Design for PWRWEI Zihao 1 , WANG Duan 2'* , WANG Dongdong 】,PAN Cuijie ：(1. China Institute of Atomic Energy , Beijing 102413 , China %2. Graduate School of CNNC , Beijing 102413 , China)Abstract : The neural network model was trained by large-scale data , to accurately pre dict effective multiplication factor (U eff ) , component power crest factor (Rad) and rod power crest factor (F#H ) of the nuclear reactor core , which were used for core refue- lingoptimization.Theimprovedgeneticalgorithmcanobtainthebestsolutionquickly !andsolvetime-consumingandcost-e f ectivenessproblem.In modelingofcoreloading mode !thebinaryvectorwasdesignedastheinputparameter !whiche f ectivelyreduced theneuralnetworkcomplexityandimprovedthepredictionaccuracy.Inthesearchof optimalscheme !the geneticalgorithm with unique crossover operator and selectionoperator ensured that the search results were in the feasible region !and improved the826原子能科学技术第54卷search efficiency.The theoretical analysis and numerical experiment results show that, one-hidden-layer adaptive BP network predicts k f data well,while three-hidden-layer adaptive BP network is more suitable for Rad and F#H data.Then the ideal core refueling schemes are obtained by the genetic algorithm.These practices are expected to promote a further application of artificial intelligence algorithms in the nuclear industry.Key words:core refueling optimization；adaptive BP neural network；genetic algorithm压水堆核电厂投入运行后，在每个堆芯寿期末均要停堆换料$堆芯换料过程中，将产生大量的换料方案，而换料方案的选择直接关系到核电厂运行的安全性和经济性$—个优选的堆芯装载方案，可较好地展平堆芯功率分布、增加卸料燃耗深度、延长堆芯换料周期、提高燃料利用率，从而提高核电经济性和安全性$堆芯优化装载方案的搜索是一项十分费时的工作，因为严格说来，压水堆堆芯换料方案设计是一个多变量、非线性的动态整数规划问题，现代数学理论已证明这类问题是NP-难问题*12+$典型3区装料的压水堆堆芯含193个燃料组件，即使在堆芯1/4对称布置且无可燃毒物的条件下，也有10"量级的堆芯换料方案，而且当堆芯燃料通道增加时，换料方案将会以指数甚至更多的形式增加［3］，这使得在众多的换料方案中快速找到1个全局最优的方案变得十分困难$目前，国际上已围绕该问题利用各种优化方法开展了大量的研究，总的来说，主要分为确定性优化算法和随机优化算法，如线性规划、非线性规划、动态规划、直接搜索、专家系统等属于确定性优化算法46,而随机优化算法则主要包括模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、神经网络等*14+$但迄今为止，尚未有快速搜索出全局最优解的通用方法，其中有两个需要解决的主要问题$—是堆芯换料方案的优化建模问题，如何根据实际问题的需要建立合适的优化模型$优化模型主要包括目标函数、约束条件和决策变量三要素$在换料优化模型中，决策变量就是换料方案，另外两个要素的选择需仔细研究$二是优化算法的选择和计算效率问题$在换料优化模型中，目标函数与部分约束条件不能用堆芯排布方式的明确数学函数表示，它们的值仅能是已知堆芯排布方式的前提下，通过求解复杂的多群中子扩散方程和燃耗方程获得，这不仅导致依靠数学表达式的确定性优化算法使用受限，同时也是整个优化计算中最耗时的部分，使得快速、准确搜索出全局最优解成为一个非常困难的问题$本文主要研究优化算法的选择和效率问题，自主设计一整套堆芯换料的智能优化程序，首先利用神经网络算法建立预测模型，再设计遗传算法快速搜索最优的堆芯燃料组件排布方式$通过神经网络与遗传算法结合的复合搜索算法改变传统依赖物理过程计算堆芯参数的做法所带来低效和复杂化的不利局面，快速高效地提供数量和质量兼备的优化换料方案，为智能化筛选换料方案提供新的可行方案$1数据处理1.1堆芯组件排布与样本取样为维持反应堆可控链式核反应，堆芯装载多组燃料组件，这些组件按照一定的规律以阵列形式排布$如图1所示，压水堆堆芯上百个燃料组件的排列形状通常近似八边形阵列$图1堆芯燃料组件阵列Fig.1Corefuelassembly matrix燃料组件排布存在着一定的规律，以秦山二期压水堆为例，其排布方式呈1/8对称分布，因此仅需考虑其中1/8部分，如图2所示$共涉及4大类燃料组件E、F、G、H,除了新燃料第5期 韦子豪等：神经网络-遗传复合算法在压水堆堆芯换料设计中的应用827组件H,同一燃耗次数的组件燃耗深度也存在 差别，因此增加数字编号区分。
基于遗传算法的企业能源优化调度方法研究
基于遗传算法的企业能源优化调度方法研究·制造业信息化·Studies on the Optimization of Energy on Enterprise Scheduling Problem Based on Genetic AlgorithmWU Chen-Chao ，LING Wei-Qing ，DAI Yi-Ru(CIMS Research Center,Tongji University,Shanghai 201804,China)Abstract ：Energy conservation and emission reduction are the most effective measure to alleviate the constraint of energy cost in heavy e -quipment enterprise.The article put forwards the optimization scheduling method Based on genetic algorithm after the study of the Heavy e -quipment enterprise production line,then model in the modeling software base on the production process and optimize the production schedule,finally achieve the goal of reducing energy consumption.The method has a guiding significance for heavy equipment enterprise.Key words ：genetic algorithm ；production scheduling ；heavy equipment industry 0引言随着能源问题的日益加剧，企业迫切需要提高生产效率和资源利用率，达到交货期短、生产能耗小的生产要求，因此车间作业调度问题的研究显得尤为重要。
新型智能优化算法在新能源系统复杂优化问题中的应用
新型智能优化算法在新能源系统复杂优化问题中的应用一、引言随着新能源技术的不断发展，新能源系统的规模和复杂度也越来越大。
如何有效地优化新能源系统的运行，提高其效率和可靠性，成为了一个迫切需要解决的问题。
传统的优化算法在面对这些复杂问题时往往存在着局限性和不足之处。
因此，新型智能优化算法应运而生。
二、新型智能优化算法简介1. 遗传算法遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法。
其基本思想是通过模拟生物进化过程来搜索最优解。
遗传算法具有全局搜索能力强、适用范围广等特点，在求解复杂问题方面具有独特优势。
2. 粒子群优化算法粒子群优化算法是一种基于群体智能理论的全局优化方法。
其基本思想是通过模拟鸟群或鱼群等集体行为来寻找最佳解。
粒子群优化算法具有收敛速度快、适用范围广等特点，在求解高维非线性问题方面表3. 蚁群算法蚁群算法是一种基于蚂蚁寻食行为的启发式搜索算法。
其基本思想是模拟蚂蚁在寻找食物时释放信息素的行为，通过信息素的积累和挥发来实现全局搜索。
蚁群算法具有自适应性强、全局搜索能力强等特点，在求解组合优化问题方面表现突出。
三、新型智能优化算法在新能源系统中的应用1. 风电场布局优化风电场的布局对其发电效率和经济性有着重要影响。
传统的布局方法往往只考虑地形和气象条件等因素，忽略了风力机之间的相互影响。
采用遗传算法或粒子群优化算法可以更准确地考虑这些因素，得到更优的布局方案。
2. 光伏阵列配置优化光伏阵列配置对其发电效率和经济性同样有着重要影响。
传统的配置方法往往只考虑光照条件等因素，忽略了组件之间的相互影响。
采用遗传算法或粒子群优化算法可以更准确地考虑这些因素，得到更优的3. 储能系统容量优化储能系统是新能源系统中重要的组成部分，其容量大小对系统的稳定性和经济性有着重要影响。
传统的容量计算方法往往只考虑负荷需求等因素，忽略了新能源发电波动等因素。
采用遗传算法或蚁群算法可以更准确地考虑这些因素，得到更优的容量方案。
基于改进遗传算法的燃料电池混合动力汽车能量管理在线优化方法
基于改进遗传算法的燃料电池混合动力汽车能量管理在线
优化方法
随着环保和节能意识的不断加强，燃料电池混合动力汽车已成为未来汽车发展的重要趋势之一。
然而，燃料电池混合动力汽车的能量管理问题一直是其发展中需要解决的难点之一。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于改进遗传算法的燃料电池混合动力汽车能量管理在线优化方法。
首先，本文对燃料电池混合动力汽车的能量管理问题进行了分析和研究，提出了该问题的数学模型，并建立了一个包含多个约束条件的优化问题。
接着，本文基于遗传算法提出了一种改进算法，将其应用于燃料电池混合动力汽车的能量管理中。
该算法采用了多种优化策略，包括自适应参数控制、种群多样性维护和局部搜索等，提高了算法的搜索能力和全局优化能力。
在此基础上，本文设计了一种在线能量管理系统，实现了燃料电池混合动力汽车的能量管理在线优化。
该系统可以实时监测车辆状态和行驶路线，结合优化算法计算出最优的能量分配方案，并发送到车辆控制系统执行。
通过实验验证，本文提出的在线优化方法可以有效地提高燃料电池混合动力汽车的燃料利用率和行驶性能，具有较好的应用前景和实用价值。
综上所述，本文提出了一种基于改进遗传算法的燃料电池混合动力汽车能量管理在线优化方法，该方法能够有效地提高燃料利用率和行驶性能，为燃料电池混合动力汽车的发展和应用提供了有力
支持。
遗传算法在能源系统优化中的应用探索
遗传算法在能源系统优化中的应用探索随着能源需求的不断增长和环境问题的日益严重，能源系统的优化成为了一个重要的研究领域。
在这个过程中，遗传算法作为一种优化方法，逐渐引起了研究者们的关注。
本文将探讨遗传算法在能源系统优化中的应用，并分析其优势和挑战。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它模拟了遗传、交叉和变异等生物进化的基本过程，通过不断迭代的方式逐渐优化解决方案。
遗传算法包括选择、交叉、变异和替换等基本操作，通过这些操作，能够从初始解空间中搜索到更优的解。
二、遗传算法在能源系统优化中的应用1. 能源生产优化能源生产是能源系统的核心环节，如何使能源生产过程更加高效和可持续是一个重要的问题。
遗传算法可以应用于能源生产的优化，通过调整能源生产设备的运行参数，最大化能源生产效率。
同时，遗传算法还可以考虑环境因素，如减少排放和降低能源消耗等，从而实现能源系统的可持续发展。
2. 能源分配优化能源分配是能源系统中的另一个重要环节。
遗传算法可以应用于能源分配的优化，通过合理分配能源资源，最大化能源利用效率。
例如，在微电网中，通过遗传算法可以确定各个节点的能源分配方案，以满足用户需求并减少能源浪费。
3. 能源储存优化能源储存是解决可再生能源波动性的关键。
遗传算法可以应用于能源储存的优化，通过合理的能量储存方案，实现能源的平衡和调度。
例如，在电动车充电站的能量储存方案中，遗传算法可以帮助确定最佳的充电和放电策略，以提高储能效率和延长电池寿命。
三、遗传算法在能源系统优化中的优势1. 全局搜索能力遗传算法具有全局搜索的能力，能够在大规模的解空间中找到最优解。
这对于能源系统优化来说非常重要，因为能源系统的优化问题通常具有多个变量和复杂的约束条件。
2. 可并行化遗传算法的计算过程可以并行化，提高了计算效率。
这对于大规模的能源系统优化问题来说尤为重要，可以加快求解速度，提高优化结果的准确性。
3. 可解释性遗传算法的优化过程相对直观，可以清晰地展示每一代的优化结果。
遗传算法在能源供应链中的应用案例
遗传算法在能源供应链中的应用案例随着全球对可持续发展的需求不断增加，能源供应链管理成为一个重要的议题。
能源供应链的优化可以帮助提高能源利用效率、降低能源成本，并减少对环境的影响。
在这个过程中，遗传算法作为一种优化方法，被广泛应用于能源供应链的问题求解中。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它模拟了生物进化的基本原理，通过不断迭代和选择，逐步优化问题的解。
遗传算法具有良好的全局搜索能力和自适应性，适用于复杂问题的求解。
二、能源供应链的问题能源供应链管理涉及到多个环节，包括能源采购、生产、储存、运输和销售等。
在这个过程中，需要考虑多个因素，如能源价格、供应量、需求量、储存容量、运输成本等。
如何在这些因素之间找到最优的平衡点，是能源供应链管理的核心问题。
三、遗传算法在能源采购中的应用能源采购是能源供应链中的重要环节，它直接影响到能源成本和供应稳定性。
遗传算法可以通过对供应商的选择和采购量的优化，帮助企业降低能源采购成本，并确保供应的可靠性。
通过遗传算法的优化，企业可以在多个供应商和不同的价格之间找到最优的采购方案。
四、遗传算法在能源生产中的应用能源生产是能源供应链中的核心环节，它涉及到能源的生产工艺、设备运行和人力资源等。
遗传算法可以通过优化生产计划、设备调度和人力资源配置，提高能源生产的效率和质量。
通过遗传算法的优化，企业可以在满足能源需求的前提下，最大限度地降低生产成本。
五、遗传算法在能源储存和运输中的应用能源的储存和运输是能源供应链中的重要环节，它直接影响到能源的供应可靠性和运输成本。
遗传算法可以通过优化储存容量和运输路径，提高能源供应的可靠性，并降低运输成本。
通过遗传算法的优化，企业可以在多个储存设施和不同的运输方式之间找到最优的方案。
六、遗传算法在能源销售中的应用能源销售是能源供应链中的最后一环节，它涉及到能源价格、销售渠道和市场需求等。
遗传算法可以通过优化销售价格和销售渠道，提高能源销售的收益和市场份额。
遗传算法在能源管理中的实际应用
遗传算法在能源管理中的实际应用随着能源需求的增长和环境问题的日益凸显，能源管理成为了一个重要的议题。
如何高效地利用能源资源，减少对环境的负面影响，成为了各个领域共同面临的挑战。
在这个背景下，遗传算法作为一种优化方法，被广泛应用于能源管理中，以提高能源利用效率和降低能源消耗。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的计算方法，通过模拟自然界的选择、交叉和变异等过程，来搜索最优解。
在能源管理中，遗传算法可以应用于多个方面，如能源调度、能源分配和能源优化等。
下面将以能源调度为例，介绍遗传算法在能源管理中的实际应用。
能源调度是指根据需求和供给的情况，合理安排能源的分配和使用。
传统的能源调度方法往往基于经验或规则，无法考虑到各种复杂的因素和变化。
而遗传算法则可以通过自动化的方式，根据实际情况进行优化调度。
首先，遗传算法通过建立数学模型，将能源调度问题转化为一个优化问题。
这个优化问题的目标是找到最优的能源分配方案，使得能源利用效率最大化或者能源消耗最小化。
然后，遗传算法通过随机生成初始解，并采用选择、交叉和变异等操作，不断迭代搜索，直到找到满足约束条件的最优解。
其次，遗传算法在能源调度中考虑了多个因素的影响。
例如，能源供给的不确定性、能源需求的变化以及能源设备的运行特性等。
通过引入适应度函数，遗传算法可以根据实际情况对解的质量进行评估，从而选择更优的解。
同时，遗传算法还可以根据需求和供给的变化，动态调整能源分配方案，以适应不同的情况。
此外，遗传算法还可以考虑到能源管理中的多目标优化问题。
在能源管理中，往往存在多个目标，如经济性、环境友好性和可靠性等。
传统的方法往往只能满足其中一个或几个目标，而无法兼顾所有目标。
而遗传算法通过引入多目标适应度函数，可以在多个目标之间进行权衡和优化，找到一组在各个目标上都较好的解，形成一个解集。
最后，遗传算法在能源调度中的实际应用已经取得了一些成果。
例如，在电力系统中，遗传算法可以用于优化电力的调度和分配，以提高电网的稳定性和经济性。
基于改进神经网络与遗传算法的燃煤锅炉优化方法
基于改进神经网络与遗传算法的燃煤锅炉优化方法燃煤锅炉是许多工业和居民用途中常见的供热设备之一。
然而，燃煤锅炉使用不当或者设计不合理可能导致低效率、高排放、能源浪费等问题。
为了提高燃煤锅炉的性能和效率，许多研究者利用改进神经网络与遗传算法的优化方法来优化燃煤锅炉的操作参数。
本文将介绍基于改进神经网络与遗传算法的燃煤锅炉优化方法。
一、燃煤锅炉的优化需求燃煤锅炉的优化旨在提高锅炉的能源利用率和环境性能。
燃煤锅炉在运行过程中需要调整的参数包括燃烧温度、煤粉粒度、过量空气系数等。
正确调整这些参数可以实现燃烧充分、热效率高以及低排放的目标。
但由于燃煤锅炉的复杂性，传统的试错法和经验法往往不够高效和准确。
因此，通过改进神经网络和遗传算法的优化方法来实现燃煤锅炉的优化成为一个重要的研究方向。
二、改进神经网络与遗传算法相结合的方法改进神经网络与遗传算法相结合的方法是一种基于人工智能的燃煤锅炉优化方法。
首先，我们需要建立一个适应性较强的神经网络模型，该模型可以准确地预测锅炉在不同运行参数下的能效和排放情况。
然后，我们使用遗传算法来搜索最佳的燃煤锅炉操作参数组合。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，可以通过自然选择和交叉变异的操作快速找到最优解。
三、改进神经网络的构建改进神经网络的构建是优化燃煤锅炉方法的重要一环。
传统的神经网络模型往往存在拟合能力不强、泛化能力差等问题。
为了克服这些问题，改进神经网络的构建考虑了以下几个因素：1. 神经网络的深度和宽度：通过增加神经网络的深度和宽度，可以增加模型的表达能力和学习能力，提高模型的预测准确度。
但是，过深或者过宽的神经网络可能导致过拟合问题，因此需要根据实际问题进行合理的选择。
2. 激活函数的选择：激活函数对神经网络的学习和拟合能力有着重要影响。
在构建改进神经网络时，可以尝试不同的激活函数，如ReLU、Sigmoid、Tanh等，选择最适合问题的激活函数。
3. 正则化和批量归一化：为了降低神经网络模型的过拟合风险，可以使用正则化方法（如L1、L2正则化）来限制模型的复杂度。
结合遗传算法的优化方法在能源领域中的应用
结合遗传算法的优化方法在能源领域中的应用随着人类社会的不断发展，能源问题已经逐渐成为一个不可忽视的问题。
随着人们对能源的需求不断增加，我们不得不寻求新的能源技术来满足这种需求。
然而，现有的能源技术普遍存在效率低、污染严重等问题，因此需要新的方法来优化能源的产生和利用。
本文将介绍一种基于遗传算法的优化方法，并探索其在能源领域的应用。
一、遗传算法概述遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它模拟了自然选择、遗传和适应性等过程。
有点类似于物竞天择、适者生存这一理论。
遗传算法旨在寻找解决问题的最佳解，并可以在复杂优化问题中获得优秀的解决方案。
遗传算法是一种基于搜索技术的优化算法，通过模拟进化过程来寻找最优解。
主要包括种群初始化、选择、遗传操作、适应度评估和终止条件等步骤。
二、遗传算法在能源领域中的应用电力系统优化电力系统优化主要涉及到电网规划、电网调度、电力市场等方面的问题。
其中，电网规划是一项非常重要的领域，它旨在确定最佳的电力网络结构和运行方式，以满足用户的需求并最小化总成本。
在这个领域的研究中，遗传算法常常被用来寻找最优解。
例如，可以利用遗传算法来优化电力系统的传输线路和变电站配置，以获得最佳的系统性能。
风电场布局优化风电场布局优化是一项非常具有挑战性的问题。
优化风电场布局不仅仅是为了提高风能的收集效率，同时还需要考虑到风电机的生产、安全和环保等方面问题。
在这个领域中，遗传算法也被广泛应用。
通过对风场的布局、数量和风电机在电网中占用的比例进行优化，可以提高风能的收集效率，同时还可以控制成本和环保问题。
太阳能光电场优化太阳能光电场是一种非常重要并且广泛使用的能源形式。
在自然光较充足的情况下，太阳能光电场能够非常有效地收集太阳能。
然而，在一些气候条件下，太阳能收集效率可能会受到限制。
因此，对太阳能光电场进行优化是必要的。
在这个领域，遗传算法也可以被应用来找出最优的方案。
三、总结遗传算法已经被广泛应用于能源领域中的各种优化问题中。
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（ ） 择 、交 叉 和变异 ：遗 传 算 法对 一 定 数 ３选 量 的解进 行计 算 ，称 为解 群 ，这相 当于 生物学 中
的种 群 选择 是指 在种 群 中依据适 应值 大小来挑
选 出一些 个体 ，从 而进八 下一 代 的过程 ；交叉 是
将两 串编码 的某些 片段进 行交 换 ，形成新 的个 体 进 入 下一 代 ；而变 异是将 某 串编码 中的某 些位 加 以改 变 ，从而 形成 新 串的 过程 。 由此 可 以 看到 ，
代 表 性 的 ６盒 元件 燃 耗 值 。最 浅 燃 耗 为 ３％ ， ５
依 次加 深 ０５ ％，是深 燃 耗 为 ４ ．％ 对 应 的 燃 ． ２ ２８ 耗 相对 反应 性 由 １ ０起 ，依 次递 减 ００ ８ ． ０ ． ，直 到 ０ 最小 为 Ｏ８ 然 后依据 上 式进 行遗传 算法 有 关参 ８ 数 的研究 和选择 。
布置 问题 ． ．
２ 遗传算法
遗 传算 法 是美 国密 歇 根大 学 Ｈ ｌ ｎ 教 授在 ｏｌ ｄ ａ
ｌ７ ９ ５年提 出 的 ，主要借 用 生物进 化 中的适 者 生
啦 疆 日期 ：２０ — ２ １ ；幡 回 日期 ：２ ０ 埘 一 ０ ０１０— ２ ０１ １
３ 堆芯 优化 遗传算 法程序 开发
要过 程：
于解 决 多 参数 、多 变 量 、多 目标 的 组 合优 化 问
题 。以 往求 解这 些 『 题 时 ，通 常 采用模 糊 逻辑 、 五 Ｉ 神经 网络 与人＿ 智能 、专家 系统 等 方 法 。 这些 【 ’ 方法各 有 优 敏点 ，神经 网络通过 模拟 人类 自身学
中 国 分 类 号 ：ＴＬ ２ ３９ 文 献 标识 码 Ａ
１ 引 言
遗 传算 法是一 种现 代优 化算 法 ，是 目前 国际
上 发展 最快 的组 台 优化计 算方 法 之一 它 主要 用
存规律 来模 拟 一些 问题 的求解 过程 ，最终 找到这
些 问题 的最优 解 通 常 ，遗 传算法 有 以下几个 主
时 ，只选 取 一半 堆芯 ，如 图 Ｉ 所示 图 中编号表 示 堆芯 中放 置元 件的 位置 ，外 围为铍 反射 层 ，计 算 任 务是 找 出 Ｉ ６盒燃 料元 件 最 ． ｘ［ ２ ＋ ３ ＋ ５ ＋ ９
（ １ ＋ １ ） １ ）＋ １ ） （４ ＋ （６ ］
０１０ ［ １＋ ８ ＋ （５ ］ ．７ ｘＢ（） （） １ ）
式 中 ， （ 为正 比于反 应性 的适 应值 函数 ， 表 Ｆ Ｘ）
使堆 芯 寿期 最长 （ 即堆 芯 初始反 应性 达到最 大 ） 。
示 一种 特 定 的堆 芯布置 ； （） 示在 ｉ 置上 所 表 位
放元件 的燃 耗相对 反应 性 ，＝ ， ，６ ｉ １ … １ ；选取 了有
文章 编号 ：０ ５ ￣ ９ ６ （ ０ ２ ｏ — ０ ３ ０ ２ ８ ０２ 一 ２０ ）２ ０ ９ — ５
遗传算法在堆芯燃料管理 中的应 用
彭 钢
６Ｏ４ ） ｌ０ １
（ 倒 ｝ 力研 究 汁 院 ，成 都 巾 耄曲
摘要 ：应用遗传算 法编制 丁核反应准堆芯燃 料管理优化计算程序 一在遗传算法程序 中．选用了性能 良好
的 编 码 方｛ ．优化 了遗 传 算 子 各 个 参 数 ，使 遗 传 算 法 程 序 的 汁算 质 量 和 效 率 有 明 显 的 提 高 。 从 计 算 结 果 看 ． 击 遗 传 算 法 能 够 获 得 良好 的堆 甚 燃 料 布置 关 键 词 ： 遗 传 算 法 ；优化 计算 ：准 芯 燃 料 布 置
到 的 目的构 造 的 函数 ，用于计 算适 应值来 判断 解
的好 坏 程 度 。
反馈 ；而 专家 系统 在进行 优 化计算 的过程 中，由 于判断 标 准是 专家经 验 ，因而更 容易 找到局 部最 优而不 是 全局 最优 相 对于 上述方 法 而言 ， 目前 已有不 少 实例 证 昵遗 传 算 法能更快 、更有效 地 找 到全 局最优 解 反应堆 堆 芯布 置往往 比较 复杂 ，研 究堆 尤 其 如此 。如何 台理地 使用燃 料 以 及进 行燃 料 的更 换
习 过 程 来 求 解 晟 优 化 问 题 ．其 处 理 过 程 只有 屡
（ ） 码 ：编 码 是 将 １编
个 问题 的解 用数 字 串
来表 达
个数字 串 ，如 经典 遗 传算 法 中的二进
制 串 叭 １ 叭 ｌ ０ ０ ，就表 示问题 的一 个解 。 １ １０ １ （ ） 应 函数 ：适 应 函数 是 依 据问 题所 要 达 ２适
和倒换 ，并得 到优化 的堆 芯 燃料元 件 布置 ．对 于
核反应 堆 营匡 者将 具有 重要 意义 本 文以岷 江 试
交叉 和变异 是遗传算 法 独有 的操作 ，遗 传算法 的 实质 是将 自变量 进行 挑选 和 改变 ，然后找 到最 优
函数 值的过 程
验 堆 为例 ，用遗 传算 法求 解堆 芯燃 料元 件 的优 化
维普资讯
第２ ３卷 第 ２期
２ ０ ０ ２ 年 ４月
核 动
力
Ｅ 程
Ｖｏ ＿ ３ Ｎ ． ｌ２ ． ｏ ２
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Ｎｕ ｌ ａ ｏ ｅ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ｃｅ ｒ Ｐ ｗ ｒ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ
岷江 试验 堆是 一座 池式 低功率 研究 堆 ，其 燃 料 元件 为高通 量 工 程 试 验 堆 使 用 过 的 乏 燃 料 元
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核 动 力 工 程
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件 ，堆 内装 有 ３ ２盒 元件 ，在进 行遗 传 优化 计 算
３２ 数 学 实 验 ．
为 ＿获得最 好 的程 序参数 ，作 了以下 几个 单 ， 因素 数学 实验 。 ３２１ 解群 内个 体数 变 化 （ ．． 实验 １ 解 群 内 个体 ）