【摘 要】
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目前,对于整体优化问题已经进行了大量理论研究,并提出了许多基于导数的解析方法和其他非解析的数值优化技术。但是,在实际领域中存在着各种高度复杂的优化问题,其目标函数可
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目前,对于整体优化问题已经进行了大量理论研究,并提出了许多基于导数的解析方法和其他非解析的数值优化技术。但是,在实际领域中存在着各种高度复杂的优化问题,其目标函数可能表现为非连续或非处处可微、非凸、多峰和带噪声等各种形式,这类复杂优化问题不适合于采用解析方法,同时用传统上的搜索技术求解也会遇到许多困难。针对上述问题,提出利用遗传算法求解多峰函数的优化方法,新方法利用遗传算法的鲁棒性,对多峰函数进行优化,并用Matlab进行仿真,实验结果表明,遗传算法可以快速稳定地搜索到多峰函数的最优解。
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