一种求解数值优化问题的非线性遗传算法

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由于算术杂交算子的线性搜索范围及变异算子的随机搜索,导致了实数遗传算法的效率较低.为此,通过拓展遗传算子的搜索范围,提出了一种动态双层非线性杂交算子,并将混沌搜索引入变异算子,从而给出了一种求解数值优化问题的非线性遗传算法.实例仿真证明该算法的有效性.并以"平均截止代数"和"平均截止代数分布熵"作为评价指标,对该方法的优化效率进行了研究,定量的评价了该方法的优化效率,通过与实数遗传算法进行比较,进一步说明了该方法的优化效率高于实数遗传算法.
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