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一种求解全局优化问题的新混合遗传算法

Novel hybrid genetic algorithm for global optimization problems

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【作者】 李宏焦永昌张莉王宇平

【Author】 LI Hong1,2,JIAO Yong-chang1,ZHANG Li2,WANG Yu-ping3 (1.National Laboratory of Antennas and Microwave Technology,Xidian University,Xi’an Shaanxi 710071,China; 2.School of Science,Xidian University,Xi’an Shaanxi 710071,China; 3.School of Computer Science and Engineering,Xidian University,Xi’an Shaanxi 710071,China)

【机构】 西安电子科技大学天线与微波国家重点实验室西安电子科技大学理学院西安电子科技大学计算机学院 陕西西安710071西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

【摘要】 把简化的二次插值法融入实数编码遗传算法,构成适于求解全局优化问题的混合遗传算法,该混合算法可以较好解决遗传算法的早熟收敛问题,提高了收敛速度,改善了解的质量,并减少了计算量.由于该混合遗传算法对目标函数的性质没有要求,适合求解大规模问题和工程实际问题.通过对23个标准测试函数的仿真实验,并和已有算法的比较,结果表明本文提出的混合遗传算法是非常有效的.

【Abstract】 A novel hybrid genetic algorithm for global optimization problems is proposed in this paper.A real-coded genetic algorithm is addressed.A simplified quadratic interpolation method is then integrated into the genetic algorithm. The hybrid genetic algorithm is capable of avoiding the premature convergence,improving the global search ability of the algorithm and the accuracy of the minimum function value,as well as reducing the computational burden.Simulation results on 23 benchmark problems show that the proposed hybrid genetic algorithm is efficient and effective in comparison with other existing algorithms.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(60171045,60374063).
  • 【文献出处】 控制理论与应用 ,Control Theory & Applications , 编辑部邮箱 ,2007年03期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】48
  • 【下载频次】823
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