换一批
换一批摘要针对数值优化约束中出现的大规模、多峰多态函数,含离散变量等情况下的全局优化问题,采用常规的优化方法,收敛速度较慢,求得全局极值的概率较低.提出用遗传算法的数值优化约束问题解决,通过数值仿真实验结果表明,该算法性能优于现有其它算法,它不仅可以处理线性等式约束,而且还可以处理非线性等式约束,同时提高了收敛速度和解的精度,是高效稳健的智能算法,具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度,对求解复杂多峰多态函数的优化约束问题具有可行性和有效性.
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关键词
遗传算法优化约束惩罚函数非线性计算机仿真genetic algorithmoptimization constraintspenalty functionnonlinearitycomputer simulation
栏目名称
软件技术·算法
DOI
10.3969/j.issn.1003-3254.2013.05.032
发布时间
2013-09-24
基金项目
四川省教育厅自然科学基金
四川省教育厅教育发展研究中心基金
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