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混合粗粒度遗传算法在约束最优化问题中的应用
1
作者
钱志勤
王志鹏
周炜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第22期129-131,共3页
选取粗粒度遗传算法,并针对其过早收敛、收敛速度慢的缺陷进行改进,提出混合粗粒度遗传算法。混合粗粒度遗传算法按照适应度函数值对染色体群体进行分组,各分组采用不同的惩罚系数、交叉、变异算子;同时采用同种互斥和最优解保留策略。...
选取粗粒度遗传算法,并针对其过早收敛、收敛速度慢的缺陷进行改进,提出混合粗粒度遗传算法。混合粗粒度遗传算法按照适应度函数值对染色体群体进行分组,各分组采用不同的惩罚系数、交叉、变异算子;同时采用同种互斥和最优解保留策略。实验结果表明该算法在约束最优化问题中应用良好。
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关键词
约束最优化问题
混合粗粒度遗传算法
目标函数
适应度函数
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职称材料
题名
混合粗粒度遗传算法在约束最优化问题中的应用
1
作者
钱志勤
王志鹏
周炜
机构
华东理工大学机械工程学院
中兴通讯移动事业部
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第22期129-131,共3页
文摘
选取粗粒度遗传算法,并针对其过早收敛、收敛速度慢的缺陷进行改进,提出混合粗粒度遗传算法。混合粗粒度遗传算法按照适应度函数值对染色体群体进行分组,各分组采用不同的惩罚系数、交叉、变异算子;同时采用同种互斥和最优解保留策略。实验结果表明该算法在约束最优化问题中应用良好。
关键词
约束最优化问题
混合粗粒度遗传算法
目标函数
适应度函数
Keywords
Coarse-grained genetic algorithm
Constrained
Optimal problem
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
O242.23 [理学—计算数学]
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作者
出处
发文年
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1
混合粗粒度遗传算法在约束最优化问题中的应用
钱志勤
王志鹏
周炜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004
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