郭 建，秦玉龙，王丽华，杨庆湘

(上海核工程研究设计院有限公司，上海200233)

广义的堆芯装载方案优化问题是多变量、多目标、多约束的复杂问题，直接使用数学优化中的方法求解，难度很大。在实际换料设计中，最常见的堆芯装载方案优化问题是一个单循环且固定燃料富集度、可燃毒物配置及换料燃料组件数目的多目标组合优化问题，即单循环堆芯装载方案优化问题。多数堆芯装载方案优化研究主要关注单循环、单目标堆芯装载方案优化问题。遗传算法作为一种通用的优化策略已广泛应用于多个工程优化领域[1]，正逐渐成为解决堆芯装载方案优化问题的重要工具。如Tanker等应用遗传算法研究堆芯装载方案优化问题，取得了一定的优化效果[2]；咸春宇等研究了遗传算法在堆芯装载方案优化问题中的编解码方法[3]；王涛等通过将遗传算法与其他算法混合使用，改善了优化效果[4]。虽然这些研究将遗传算法用于堆芯装载方案优化问题，实现了编码、译码和遗传操作，但研究中大多使用通用的遗传算子，且对相关遗传算子的优化结果未进行对比分析。本文从组合优化问题的角度出发，首次对堆芯装载方案优化中各种组合优化算子的优化效果进行了对比分析，设计了一种适用于整数编码的交叉算子和变异算子，并使用分段整数编码，确保编码具有完备性、合法性和拉马克性质。

1 遗传算法

遗传算法是一种强有力且应用广泛的随机搜索和优化方法，是当前影响力最大的进化算法之一。……