3  进化算法

进化算法是通过模拟生命智能的产生与进化过程，使种群不断优化最终获得最优解的算法，其包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。

遗传算法是进化算法中比较普遍的一种算法，其基本思想为优胜劣汰、适者生存。论文在第三章将会对该算法进行详细的说明。该算法的主要优势在于鲁棒性强、能多点同时搜索，收敛快，容易得到最优解，但计算速度较慢，性能易受控制参数的影响并且对初始解有比较强的依赖性。

蚁群算法是通过模拟蚂蚁群的觅食行为来寻找最优解，该算法对初始解的依赖程度小，搜索效率高并且适应力较强，可有效地避免陷入局部最优解，但该方法为随机搜索，收敛能力比较差。

粒子群算法是一种模拟鸟群在觅食过程中的迁徙和群集行为的智能优化算法，它是通过群体中个体协作和个体间信息的分享来使群体寻找最优解。该算法鲁棒性强、收敛速度快、简单易实现，但容易陷入局部最优解。

进化算法通常是根据适应度函数值的大小来确定产生子代的方向，大部分进化算法可能无法保证种群的多样性，容易陷入局部最优解。

4  混合算法

    从以上关于配电网故障恢复算法的论述可知，算法各有其优缺点。目前，将多种算法混合并取长补短来解决配电网的故障恢复问题也成了一种新的发展趋势和常态，如文献[21]中将遗传算法引入模糊算法中；文献[24]中结合模糊算法的优势改进了专家系统等，通过对多种算法进行整合和穿插利用对单一算法进行了改良。