【摘 要】
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约束优化问题是工程领域中常见的数学模型,求解难度主要来自变量的约束和目标函数的复杂性.本文针对约束优化问题,提出了一种基于双向信息搜索的遗传算法.首先,通过启发式信
【机 构】
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青海师范大学数学与统计学院,青海师范大学计算机学院
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约束优化问题是工程领域中常见的数学模型,求解难度主要来自变量的约束和目标函数的复杂性.本文针对约束优化问题,提出了一种基于双向信息搜索的遗传算法.首先,通过启发式信息在种群中产生至少一个可行个体;其次,对于每一个杂交父代个体,基于概率分布选择一个可行解和一个目标函数值好的个体,杂交后代由这三个点的矢量和产生.最后,仿真实验及比较结果表明,提出的遗传算法是可行有效的.
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