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《西北大学》 2005年
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混合遗传算法(HGA)的研究

张晓伟  
【摘要】:遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)本身所具有的简单、通用、稳健等特性使得它在困难、复杂实际问题中显示出巨大的优越性,而且能在概率意义下收敛到问题的全局最优解,但所采用的随机搜索技术却阻碍了算法的收敛速度,而且局部寻优能力差,往往只能得到全局的次优解。传统优化算法充分利用了问题本身所提供的信息与邻域知识,在搜索空间中从一个初始点按照某种确定的原则去寻找下一个迭代点,搜索具有针对性,收敛速度快、局部寻优能力强。将两种算法进行有机的结合而形成的混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,简称HGA)无疑有较大的研究空间和价值。本文对HGA进行了研究,首先介绍了HGA的研究现状、特点和研究方法,以早熟现象的防止、加速GA的收敛速率、提高通用性为主要目的,结合现有有效的成熟的技巧设计出HGA,又将其应用到无约束优化和约束优化中,随后给出了HGA在某些条件下收敛性证明,最后一章,对所设计的HGA进行基于C或Matlab的数值试验,通过数值实验说明了方法的有效性。
【学位授予单位】:西北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:O241

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