一个基于插值的解非线性双层规划的遗传算法

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非线性双层规划问题是一类递阶优化问题,相关的算法往往需要对每一个上层变量值求一个下层优化问题才能得到一个可行点,这使得算法的计算量很大。目前文献中的算法通常都是基于对每个确定的上层变量,下层最优解唯一的条件,这就意味着每个下层变量的分量都可以看成是上层变量的函数。基于这个思想,同时为了避免频繁计算下层优化问题,文中提出了一种新的方法。这种方法与已有方法的主要不同之处在于,它不需频繁求解下层规划,而是用插值函数近似下层最优解函数。其主要思想如下:首先,取一些上层变量值作为插值节点,计算它们对应的下层问题的最
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