基于混合改进遗传算法的非线性规划问题研究
考虑到传统数值优化求解非线性规划问题得到全局最优解的概率较低,本文对实数编码的遗传算法的编码算子、交叉算子和变异算子进行了改进,然后利用改进的遗传算法求解非线性规划,取得了较好的结果,并针对遗传算法的缺点,采用将改进遗传算法与模拟退火算法相结合的策略,构成混合改进遗传算法,改善了单纯的改进遗传算法的局部搜索能力,进一步提高其优化质量和搜索效率.
非线性规划问题 遗传算法 质量控制 搜索效率
廖勇 王飞
国内会议
芜湖
中文
94-99
2010-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）