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《西安电子科技大学》 2001年
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解复杂优化问题的仿生算法的研究

吴庆军  
【摘要】: 遗传算法和神经网络优化是新发展起来的仿生优化算法,它们分别借鉴了 生物的遗传进化机制和人脑的信息处理机制。本文提出了与试验设计相结合的 遗传算法,分别用于求解组合优化、多目标优化和非线性优化问题。另外,对 于一种用神经网络求解组合优化问题的Hybrid LT方法进行了改进,并对其进 行了收敛性分析。 首先本文介绍了遗传算法的基本框架,前人的理论成果,神经网络优化和 本文的研究工作,并对全文各章节做了总体安排;然后简要介绍了正交设计与 均匀设计,并给出了这些试验设计方法与原有遗传算子结合的基本思路,它是 后面提出的新算法中构造遗传算子的理论基础;接着提出了求解优化问题的新 的遗传算法,主要包括求解组合优化问题、多目标优化问题和非线性优化问题 的遗传算法。此外,提出了两个概念:非劣解集的方差和熵,可定量描述不同 算法所得非劣解集的质量;在解非线性优化问题的遗传算法中,为保证算法的 有效性和种群的多样性,提出了一种新的选择方法,对于新算法的收敛性也做 了讨论。对Hybrid LT算法进行了改进,并讨论了原算法没有讨论的收敛性问 题,得到了算法收敛的充分和必要条件。最后对各算法进行了数值实验,结果 表明了各算法的有效性。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP18

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