基于混合遗传算法求解约束NLP问题

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该文提出了有利方向概念,它对变异算子进行了改进,使落在可行域外的个体向目标函数增加和指向可行域方向变异.另外为了提高解的精度,采用模拟退火的思想选择惩罚因子;改传统的二进制编码为浮点数编码;同时,每一代保留最优个体以确保算法收敛.用该文提出的混合遗传算法对典型实例进行数值模拟,模拟结果表明该算法具有较好的收敛性,计算精度也明显好于现有算法.
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