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拉希德·切洛亚;帕特里克·西亚里

遗传算法和Nelder–Mead算法相结合，可对连续多最小函数进行更精确的全局优化。 （英语） Zbl 1035.90062号

欧洲药典。物件。 148，第2期，335-348（2003）.
摘要：提出了一种结合两种算法的混合方法，用于多极小函数的全局优化。要定位可能包含全局最小值的“有希望的区域”，有必要“探索”整个搜索域。当检测到有希望的区域时，必须使用适当的工具来“开发”该区域，并尽可能准确、快速地获得最佳结果。这两项任务很难仅通过一种方法执行。我们提出了一种使用两个进程的算法，每个进程用于一个任务。模拟退火、禁忌搜索和遗传算法（GA）等全局元启发式算法可以有效地定位“最佳”区域。另一方面，局部搜索方法在经典上是可用的：特别是爬山法（例如准Newton方法）和Nelder-Mead单纯形搜索。因此，我们制定了一种称为连续混合算法（CHA）的混合方法，使用遗传算法进行探索，并使用Nelder-Mead SS进行开发。为了评估CHA的效率，我们实现了一组基准函数，并将我们的结果与其他竞争方法提供的结果进行了比较。

引用于39文件

MSC公司：

90C26型 非凸规划，全局优化
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词：

遗传算法;单纯形搜索;全局优化;连续变量;多极小函数

软件：

G工具箱
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Chelouah}和\textit{P.Siarry}，欧洲期刊Oper。第148号决议，第2号，335--348（2003年；Zbl 1035.90062）
全文： DOI程序

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