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实数编码遗传算法求解约束优化问题的改进分析与应用。 (英语) Zbl 1427.90304号

摘要:提出了一种改进的实数编码遗传算法(IRCGA)来解决约束优化问题。首先,给出了一种排序分组选择方法,其优点是实现简单,不需要计算适应值。其次,提出了一种启发式正态分布交叉算子。它可以保证杂交后代在两个亲本中的位置更接近较好的一个,并且杂交方向非常接近最优杂交方向或与最优杂交方向一致。通过这种方式,HNDX可以确保有很大的机会产生更好的后代。第三,由于现有文献中的遗传算法有许多迭代,相同的个体很可能出现在种群中,从而使种群的多样性变得更差。在IRCGA中,在交叉操作之后添加替换操作,以使种群不具有相同的个体,并且种群的多样性人口富裕,有助于避免过早收敛。最后,针对单个变异算子不能同时考虑局部搜索和全局搜索的缺点,本文提出了一种组合变异方法,使变异操作同时考虑局部和全局搜索。九个算例的计算结果表明,IRCGA具有较快的收敛速度。作为实例应用,建立了车辆转向机构的优化模型,并用IRCGA对三种车型的转向梯形机构参数进行了优化,取得了比其他方法更好的结果。

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90 C59 数学规划中的逼近方法和启发式方法
90立方 非线性规划
90C29型 多目标规划

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全文: 内政部

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