遺傳算法中的加速進化技術(shù)

自20世紀(jì)80年代以來,遺傳算法在工程優(yōu)化領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用.遺傳算法對數(shù)學(xué)模型要求不高,具有一定的隱性并行性,能同時在搜索空間進行大范圍搜索,因而不易陷入局部最優(yōu)解.然而,在實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn),僅有交叉算子和變異算子的傳統(tǒng)遺傳算法,局部搜索能力不強,容易出現(xiàn)種群早熟,進化結(jié)束時往往收斂到最優(yōu)點附近而達不到全局最優(yōu)點.為此借鑒了傳統(tǒng)優(yōu)化方法中的搜索技術(shù),開發(fā)了幾種算子用以強化遺傳算法的局部搜索能力.算例表明,這幾種算子能提高遺傳算法的搜索性能,不論是搜索效率還是解的質(zhì)量均有所提高

作 者： 吳鎮(zhèn) 孫國正   作者單位： 武漢理工大學(xué)物流技術(shù)與設(shè)備研究所,  刊 名： 同濟大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF TONGJI UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)  年，卷(期)： 2001 29(12)  分類號： O221  關(guān)鍵詞： 遺傳算法   梯度算子   正交搜索算子  

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