【摘 要】
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该文首先实现了退火遗传搜索法的改进,利用模拟退火算法对遗传算法演化代的较优解进行演算,以此来改善遗传算法的局部收敛能力.为了克服GA欺骗问题,研究人员在遗传算法生存策
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该文首先实现了退火遗传搜索法的改进,利用模拟退火算法对遗传算法演化代的较优解进行演算,以此来改善遗传算法的局部收敛能力.为了克服GA欺骗问题,研究人员在遗传算法生存策略中引入Bobltzmann生存机制.全局优化方法要和求解问题的特有的搜索技术相结合才更具有针对性和实用性.该文创造性地将最大能量法和模拟退火遗传算法相结合,利用模拟退火根据概率指导进行双向搜索的技术,利用遗传算法的全局收敛能力和最大能量法的局部收敛能力强的特点,构成综合全局快速寻优法.在此基础上,该文进行了深入的专题研究:零空间现象形成的原因及消除方法;遗传算法中选择操作的研究:目标函数的改善,惩罚机制的介入等,并取得了一系列的成果.在综合研究的基础上,该文得到了综合全局快速寻优的最佳方法.并进行了理论验算和实际应用,先后应用云南楚雄地区、新疆吐番地区、塔里木济适用、性能稳定、收敛较好等特点,显示了在生产中大规模应用的美好前景.
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