王春峰;刘奎;沈培平 一种新的全局优化遗传算法。 (英语) 兹比尔1441.90129 数学学报。申请。罪。,英语。序列号。 36,第2期,482-491(2020年). 摘要:本文提出了一种新的全局求解无约束优化问题的遗传算法。在该算法中,首先提出了一种新的实数编码交叉算子。此外,为了提高算法的收敛速度和搜索能力,使用良好的点集理论而不是随机选择来生成初始种群,并在当前迭代的最佳解中使用混沌搜索算子。在数值基准函数上的实验结果表明,该算法具有优良的解质量和收敛特性,并且性能优于某些算法。 引用于1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;良好的点集;混沌搜索;连续优化 软件:中国电子05;基因科普 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.-f.Wang}等人,《数学学报》。申请。罪。,英语。序列号。36,第2号,482--491(2020;Zbl 1441.90129) 全文: 内政部 参考文献: [1] 阿里,MM;Törn,A.,《基于种群集的全局优化算法:一些修改和数值研究》,计算机与运筹学,311703-1725(2004)·Zbl 1073.90576号 ·doi:10.1016/S0305-0548(03)00116-3 [2] 背部,T。;Schwefel,HP,参数优化进化算法概述,进化计算,1,1-23(1993)·doi:10.1162/evco.1993.1.1.1 [3] FH克拉克;莱迪亚耶夫,YS;Stern,RJ,非光滑分析与控制理论(1998),纽约:施普林格出版社,纽约·1047.49500兹罗提 [4] Deb,K.,《使用进化算法的多目标优化》(2001),奇切斯特:威利·Zbl 0970.90091号 [5] Deep,K.公司。;Thakur,M.,实数编码遗传算法的新交叉算子,应用数学与计算,188895-911(2007)·Zbl 1137.90726号 ·doi:10.1016/j.amc.2006.10.047 [6] Deep,K.公司。;Thakur,M.,实数编码遗传算法的新变异算子,应用数学与计算,193211-230(2007)·Zbl 1193.68209号 ·doi:10.1016/j.amc.2007.03.046 [7] 多里戈,M。;Stutzle,T.,《蚁群优化》(2004),马萨诸塞州坎布里奇:麻省理工学院出版社,马萨诸塞诸塞州坎布里奇·邮编1092.90066 [8] Engelbrecht,AP,《计算群智能基础》(2005),英国:John Wiley and Sons Ltd,West Sussex,England [9] Gabere,N.,《用于全局优化的模拟退火驱动模式搜索算法》(2007),南非约翰内斯堡:南非约翰内斯堡威特沃特斯兰德大学硕士论文 [10] 高,WF;刘,SY;Huang,LL,采用Powell方法的新型人工蜂群算法,应用软计算,13,3763-3775(2013)·doi:10.1016/j.asoc.2013.05.012 [11] Goldberg,DE,《搜索优化和机器学习中的遗传算法》(1989),雷丁,马萨诸塞州:艾迪森·韦斯利,雷丁·Zbl 0721.68056号 [12] Hasen,N.,在进化策略中适应任意正态变异分布:协方差矩阵适应,进化计算,IEEE国际会议论文集(1996) [13] 景,X。;Yang,JD,一种改进的简单遗传算法——加速遗传算法,系统实践,21,8-13(2001) [14] Kaelo,P.,《无约束全局优化的一些基于种群集的方法》(博士论文)(2005),南非:威特沃特斯兰德大学,南非约翰内斯堡 [15] Kaelo,P。;Ali,MM,实数编码遗传算法中的综合交叉规则,《欧洲运筹学杂志》,176,60-76(2007)·Zbl 1137.90735号 ·doi:10.1016/j.ejor.2005.07.025 [16] 肯尼迪,J。;Eberhart,R.,粒子群优化,IEE Int.Conf.Neural Networks(1995) [17] 凌,SH;Leung,FHF,具有平均界交叉和小波变异操作的改进遗传算法,软计算,111,7-31(2007)·Zbl 1141.90584号 ·doi:10.1007/s00500-006-0049-7 [18] 罗,J。;王,Q。;XH肖,基于收敛观测器方法的改进人工蜂群算法用于全局优化,应用数学与计算,21910253-10262(2013)·Zbl 1293.90051号 ·doi:10.1016/j.amc.2013.04.001 [19] Michalewicz,Z.,《遗传算法+数据结构=进化程序》(1996年),纽约州柏林-海德堡:斯普林格-弗拉格,纽约州伯林-海德伯格·兹伯利0841.68047 [20] 索耶,BA;阿里,MM;Adewumi,AO,用于无约束全局优化的一些实数编码遗传算法的比较研究,优化方法软件,26945-970(2011)·兹比尔1229.90143 ·doi:10.1080/10556788.2010.491865 [21] 斯托恩,R。;Price,K.,差分进化——连续空间上全局优化的一种简单有效的启发式算法,《全局优化杂志》,2341-359(1997)·Zbl 0888.90135号 ·doi:10.1023/A:1008202821328 [22] Suganthan,PN;Hansen,N.,《CEC 2005年实际参数优化特别会议的问题定义和评估标准》,KanGAL报告(2005) [23] 袁,Q。;钱,F。;Du,W.,《具有鲍德温效应的混合遗传算法》,信息科学,180,640-652(2010)·Zbl 1187.68570号 ·doi:10.1016/j.ins.2009.11.015 [24] 朱,G。;Kwong,S.,用于数值函数优化的Gbest引导人工蜂群算法,应用数学与计算,21773166-3173(2010)·Zbl 1204.65074号 ·doi:10.1016/j.amc.2010.08.049 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。