【摘 要】
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在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能。基于这个思想提出一种新的自适应退火策略用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,信阳师范学院计算机系
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在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能。基于这个思想提出一种新的自适应退火策略用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理,以进一步改善算法的稳定性和收敛性。基于典型算例的仿真结果验证了该算法对高维复杂函数最优化的有效性和高效性,其性能明显优于传统遗传退火算法、改进的进化规划方法。
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