【摘 要】
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该论文从概率论的角度对这类问题的搜索过程作了较为精确的概率分析,提出了一种解决此类问题的新算法.对于目标函数复杂的无约束非线性规划问题,提出了一种比其它算法全局搜
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该论文从概率论的角度对这类问题的搜索过程作了较为精确的概率分析,提出了一种解决此类问题的新算法.对于目标函数复杂的无约束非线性规划问题,提出了一种比其它算法全局搜索效率更高的算法.它根据具体问题本身所给出的性质,确定出一些与目标函数值相关的统计项目,然后对旧的较优解群体进行相关项目的统计,得到许多条一维统计分布曲线.然后以这些分布曲线作为概率分布给出一组新点.这种搜索方法可以灵活地利用优化问题本身所给出的性质,能够以更大的概率得到问题的全局极值点.对于含有复杂约束条件的非线性规划问题,提出了一种以概率论为基础的算法.将复杂的约束条件通过采样统计转化为一个概率条件,使原问题转化为一个概率问题.求解该概率问题得到最值点在定义域内的分布概率,从而确定搜索区域.然后通过在新搜索域内的采样统计更新原来的概率条件,这样多次迭代而得到问题的最值点.
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