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《福州大学》 2003年
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混合遗传算法与复合形法解决混合变量工程优化算法研究

刘戊洪  
【摘要】: 目前国内外有许多关于用遗传算法解决离散变量问题的研究,但都仅是使用遗传算法进行全局搜索,还很少见到关于遗传算法与复合形法结合的研究,本课题将对离散变量优化问题求解及提高遗传算法的收敛速度和精度上有一定的贡献。本课题提出一种有效的遗传算法与复合形法的结合方法,并针对遗传算法本身的一些内在缺陷对其作了改进,针对复合形法搜索中初始复合形产生问题、映射失败等问题作了改进。 将遗传算法与复合形法结合可以得到一定的互补效果:遗传算法是全局优化算法,这意味着遗传算法能够在含有多个局部最优解的解空间中找到全局最优解的位置。但是,当解空间比较大时,遗传算法由于内在的一些性质无法以足够的精度收敛到全局最优解。复合形法,采用不同的策略,根据相邻点的信息,可以以较高的进度收敛到局部最优解。遗传算法和复合形法的优势和缺陷起到互补作用。两种算法协作既可以获得全局性,也可以提高精度。由遗传算法搜索解空间并获得初始解系列,这些解通过复合形法进一步调优到各自的局部最优解。因此,这两种算法的结合可以以较少的迭代次数获得较高的收敛效率。若干数值算例包括工程实力验证了算法的有效性。
【学位授予单位】:福州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP18

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