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通过将遗传算法与改进的序列线性规划法相结合,形成混合遗传算法.当迭代点没有发生交叉和变异时,将目标函数和约束条件在迭代点处线性化,为使迭代点邻域仍然满足约束条件,加入软约束项,用线性规划方法进行寻优.该方法具有全局收敛性,不要求迭代点一定为可行点.仿真结果验证了此法的有效性和合理性.
结合序列线性规划法的混合遗传算法
【摘 要】
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通过将遗传算法与改进的序列线性规划法相结合,形成混合遗传算法.当迭代点没有发生交叉和变异时,将目标函数和约束条件在迭代点处线性化,为使迭代点邻域仍然满足约束条件,加
【机 构】
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浙江大学智能系统与决策研究所工业控制技术国家重点实验室,浙江大学智能系统与决策研究所工业控制技术国家重点实验室
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2004年3期
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