【摘 要】
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对于函数优化问题,遗传算法具有较强的全局搜索能力,但其局部搜索能力相对较弱,一般只能搜索到问题的次优解,特别是函数具有多个峰值时,遗传算法易陷入局部解,而采用梯度下降
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对于函数优化问题,遗传算法具有较强的全局搜索能力,但其局部搜索能力相对较弱,一般只能搜索到问题的次优解,特别是函数具有多个峰值时,遗传算法易陷入局部解,而采用梯度下降方法寻优,非线性规划具有很强的局部搜索能力,但全局搜索能力较弱,所以研究通过结合两种算法的优点,利用遗传算法实施全局搜索和非线性规划实施局部搜索,以得到函数优化问题的全局最优解.通过测试函数证明,结合非线性规划后,遗传算法不仅能解决多峰函数寻优过程中易陷入局部最优的问题,而且具有很高的寻优效率,取得满意的结果.
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