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解无约束全局优化问题的一个新的进化算法及其收敛性

A Novel Evolutionary Algorithm and its Global Convergence for Unconstrained Global Optimization

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【作者】 王宇平刘大莲

【Author】 Wang Yuping Liu Dalian(Faculty of Science,Xidian University,Xi’an710071)

【机构】 西安电子科技大学理学院西安电子科技大学理学院 西安710071西安710071

【摘要】 文章利用一维搜索与局部极小点的消去技术设计了一个新的进化算法。此算法在迭代过程中,可不断消除那些比目前已找到的最好点差的局部极小点,从而使局部极小点的数目随着迭代的进行大量地减少,使算法更易找出全局极小点。另外,将一维搜索巧妙地用于算法之中,加快了收敛速度。并且证明了算法的全局收敛性,最后的数值实验也表明新算法十分有效。

【Abstract】 A novel evolutionary algorithm using the line search and the local minimum elimination scheme is proposed in the paper.During the evolution process it can remove all those local minima which are worse than the best solution found so far,thus the number of the local minima will be largely decreased in successive iterations.As a result,it be-comes much easier for the proposed algorithm to find a global minimum.Moreover,the line search is carefully used to the proposed algorithm in what it is needed and makes the proposed algorithm converge faster.Furthermore,the global convergence of the proposed algorithm is proved and the simulation results show the effectiveness of the proposed algo-rithm.

【基金】 国家自然科学基金资助(编号:60374063);教育部留学回国人员科研启动基金资助;陕西省自然科学研究计划资助(编号:2001SL06)
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2004年04期
  • 【分类号】TP301.6
  • 【下载频次】141
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