统计与决策
統計與決策
통계여결책
Statistics and decision
2008年
17期
41-43
,共3页
遗传算法%局部最优%混合遗传算法
遺傳算法%跼部最優%混閤遺傳算法
유전산법%국부최우%혼합유전산법
文章针对传统的遗传算法的早熟现象(即很快收敛到局部最优解而不是全局最优解),提出了一种将传统优化方法以及模拟退火算法与遗传算法相结合的新思路,即分别在无约束问题和有约束问题两种情况下,采用下降算法和模拟退火算法与遗传算法相结合的混合遗传算法;并将此混合算法应用于实际问题求解中,实验表明该算法具有全局最优性和收敛性.
文章針對傳統的遺傳算法的早熟現象(即很快收斂到跼部最優解而不是全跼最優解),提齣瞭一種將傳統優化方法以及模擬退火算法與遺傳算法相結閤的新思路,即分彆在無約束問題和有約束問題兩種情況下,採用下降算法和模擬退火算法與遺傳算法相結閤的混閤遺傳算法;併將此混閤算法應用于實際問題求解中,實驗錶明該算法具有全跼最優性和收斂性.
문장침대전통적유전산법적조숙현상(즉흔쾌수렴도국부최우해이불시전국최우해),제출료일충장전통우화방법이급모의퇴화산법여유전산법상결합적신사로,즉분별재무약속문제화유약속문제량충정황하,채용하강산법화모의퇴화산법여유전산법상결합적혼합유전산법;병장차혼합산법응용우실제문제구해중,실험표명해산법구유전국최우성화수렴성.
