【摘 要】
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针对复杂函数的最优化问题,首先提出了一种基于邻域函数的尺度参数自寻优的改进模拟退火算法,进而通过设计多操作的基于概率接受思想的变异操作,结合混沌序列,在遗传算法中引
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针对复杂函数的最优化问题,首先提出了一种基于邻域函数的尺度参数自寻优的改进模拟退火算法,进而通过设计多操作的基于概率接受思想的变异操作,结合混沌序列,在遗传算法中引入灾变操作和改进模拟退火算法,最终提出了改进遗传退火算法.基于典型算例的仿真结果验证了改进算法对高维复杂函数最优化的有效性,其性能明显优于传统的遗传算法、模拟退火、改进的进化规划方法以及遗传-ALOPEX算法.
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