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一种求解非线性最优控制问题的改进混合遗传算法。 (英文) Zbl 1394.90573号

摘要:本文提出了一种求解有界连续非线性最优控制问题(NOCP)的两阶段算法。在算法的每个阶段,都应用了一种改进的混合遗传算法(MHGA),该算法对后代进行局部搜索。在第一阶段,构造时间节点中控制输入值的随机初始种群。接下来,MHGA从这个群体开始。在第1阶段之后,为了获得更准确的解决方案,增加了时间节点的数量。相关新控制输入的值通过线性插值(LI)或样条插值(SI)估计,使用从第1阶段获得的曲线。此外,为了保持种群的多样性,随机增加了一些额外的个体。接下来,在第二阶段,MHGA用上述程序构建的新种群重新启动,并在第1阶段结束时尝试改进获得的解。我们在20个著名的基准问题和实际问题上实现了我们提出的算法;然后将结果与最近提出的一些算法进行了比较。此外,为了比较LI和SI方法以及研究MHGA参数的敏感性分析,考虑了两种统计方法。

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90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
49平方米 松弛型数值方法
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全文: 内政部

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