| | | | | 一种求解不等式约束优化问题的新算法 | | | 高汉平;肖小红;康立山 | | | 针对基本遗传算法收敛速度缓慢现象 ,提出了基于多父体杂交和按较差个体顺序变异的改进策略 .从而加快收敛速度 ,提高了算法性能 .通过验算表明 ,改进后的算法 ,能够迅速找到全局最优解
【作者单位】：黄冈师范学院计算机系;黄冈师范学院计算机系;武汉大学软件工程国家重点实验室 湖北黄州438000;武汉大学软件工程国家重点实验室;湖北武汉430072;湖北黄州438000;湖北武汉430072
【关键词】：遗传算法;优化问题;不等式约束
【基金】：国家自然科学基金 (60 0 73 0 43 )资助项目
【分类号】：TP301.6
【DOI】：cnki:ISSN:1003-8078.0.2002-06-013
【正文快照】：
1 引言模拟进化计算与人工神经网络是近年来信息科学、人工智能与计算机科学的两大“热点”研究领域 ,由此所派生的求解优化问题的仿生类算法 ,具有鲜明的生物背景 ,新颖的设计原理 ,独特的分析方法和成功的应用实践 ,正日益形成最优化理论与方法的一个崭新分支 .遗传算法 (G | | | | | |  推荐 下载CAJ全文  下载PDF全文 | | | CAJViewer7.0阅读器支持所有CNKI文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式 | | | | A new algorithm for solving inequality constraint optimization problem | | | GAO Han ping 1;2;XIAO Xiao hong 1;KANG Li shan 2 (1.Dept.of Computer;Huanggang Normal University;Huangzhou;438000;Hubei; 2.State Key Laboratory of Software Engineering;Wuhan University;Wuhan 430072;Hubei) | | | In view of the low speed of basic genetic algorithm(GA), this paper puts forward an improved method based on multiple fatherbody crossover and a sequential mutation from less good individuals to better ones. Thus,the impoved algorithm quickens the speed of convergence and improves the algorithm performance. And through verification, the improved algorithm can quickly find the best overall solution.
【Keyword】：genetic algorithm, optimization problem, inequality constraint. |
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