摘要
通过在遗传算法中加入一个改进的模式搜索算子 ,结合模式搜索法和遗传算法两者的长处 ,利用模式搜索算法的不要求优化对象的导数 ,又可进一步改进遗传算法的局部细致搜索的能力 ,能以较大的概率求得不可微函数的全局解 ,数值计算表明该算法显著优于模式搜索法和遗传算法 .
In this paper,through a promoted Fletcher Reeves operator embedded into the genetic algorithm, the method that combines the advantages of the genetic algorithm and the Fletcher Reeves which need not the optimal problem function's differential and promote the ability of the genetic algorithm's locally meticulous search can be got with the faster convergence and the greater probability for the global solution. The numerical computing results show that it is distinctly superior to the two algorithm above.
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第2期180-183,共4页
Control Theory & Applications
基金
湖北省自然基金!(98J0 55)
关键词
不可微非线性函数
全局解
混合遗传算法
优化
computational intelligent
indifferentiable function
genetic algorithm
Flecher Reeves algorithm
