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奥利维尔·弗朗索瓦

使用探索/选择算法和模拟退火进行全局优化。 （英语） Zbl 1012.60066号

附录申请。普罗巴伯。 12，第1期，248-271（2002）.
摘要：本文研究进化算法的随机模型，该算法进化出最小化问题潜在解的“种群”。最小化过程基于两个运算符。首先，每个解决方案都被视为试图对图进行随机搜索的个体，涉及一个称为探索的概率运算符。第二个操作符称为选择。这种确定性运算符在个体之间创建交互。在模拟退火的框架内描述了进化过程的收敛性。它可以通过称为临界高度和最佳收敛指数的两个量进行量化，这两个量都衡量了算法处理最小化问题的难度。这项工作描述了足够大的人口数量的临界高度。利用几个几何量给出了最优收敛指数的显式界。作为一个应用，这项工作允许将进化策略与模拟退火算法的独立并行运行进行比较，并有助于决定何时应首选一种方法而不是另一种方法。

引用于5文件

MSC公司：

60J10型 马尔可夫链（离散状态空间上的离散时间马尔可夫过程）
92D15型 与进化有关的问题

关键词：

进化算法;广义模拟退火
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{O.François}，Ann.应用。普罗巴伯。12，第1号，248--271（2002；Zbl 1012.60066）
全文： 内政部

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