CAJ | 학술논문

针对遗传算法的早熟收敛问题，提出了一种混沌遗传算法（CGA）用于解决混合整数规划问题（MIPP）。该算法的基本思想是把混沌变量加载于初始个体的混沌生成和最优个体的混沌搜索过程中。研究结果表明：混沌遗传算法能够有效地解决混合整数规划问题，改善了遗传算法的早熟问题。该算法效果显著，明显提高了解决混合整数规划问题的计算效率，在收敛速度、解的精度和稳定性方面也都优于遗传算法。
침대유전산법적조숙수렴문제，제출료일충혼돈유전산법（CGA）용우해결혼합정수규화문제（MIPP）。해산법적기본사상시파혼돈변량가재우초시개체적혼돈생성화최우개체적혼돈수색과정중。연구결과표명：혼돈유전산법능구유효지해결혼합정수규화문제，개선료유전산법적조숙문제。해산법효과현저，명현제고료해결혼합정수규화문제적계산효솔，재수렴속도、해적정도화은정성방면야도우우유전산법。
A new kind of Chaos Genetic AIgorithms(CGA)is proposed to avoid the premature convergence probIem of GA,which can be used to soIve the Mixed Integer Programming ProbIems﹙MIPP﹚ in this paper.The basic idea this aIgorithm is Ioading the chaotic variabIes into the chaotic initiaI individuaI generation and the optimaI individuaI chaotic search process.The re-suIts show that chaos genetic aIgorithm can effectiveIy soIve mixed integer programming probIems,and improve genetic aI-gorithm earIy-maturing probIem.